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1.
模糊关联规则的挖掘算法 总被引：2，自引：0，他引：2
关联规则的挖掘是数据挖掘中的重要内容之一,关联规则包含了一组对象之间的特定关系.目前对关联规则的研究,仅限于用确定和精确的概念表示的确定关联规则.而现实生活中,数据之间的关系通常表现为模糊关系,用确定的关联规则不能表示数据之间的这种关系.为了拓广关联规则的表示和应用范围,本文讨论了模糊关联规则的概念,并提出了一种基于集合枚举树的模糊关联规则的挖掘算法FAAR. 相似文献
2.
基于直方图的模糊滤波方法对图像的拖尾噪声去噪会导致图像模糊、残留的噪声较多等问题,本文提出一种新的基于广义高斯混合模型的图像去噪方法.首先,建立图像的广义高斯分布及其有限混合模型;其次,通过像素周围点特征值的变化范围确定噪声数据;最后,利用广义高斯函数构建一个加权平均滤波器进行图像去噪.对基于直方图的滤波方法、经典的偏微分方程和本文方法进行比较实验,结果表明本文方法具有更好的去噪效果. 相似文献
3.
对关联规则的挖掘算法进行了讨论，提出了一种基于集合枚举树的关联规则挖掘算法．由于该算法产生的侯选项目集为最小侯选项目集，不需要修剪，因而提高了算法的效率。 相似文献
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图像去噪是图像分割等操作的关键预处理环节,是从图像处理过度到图像分析和理解的重要手段之一,是图像处理中研究的重点内容.现有典型的一些图像去噪方法大多采用平滑滤波机理,在保护图像边缘信息等方面存在一定的局限性. 本文在对现有典型的图像去噪方法总结的基础上,提出了一种图像去噪的新方法--利用支持向量机(SVM)技术构建图像去噪滤波器,并在实现算法和实验仿真方面做了初步探讨. 相似文献
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邹媛 《贵阳学院学报(自然科学版)》2010,5(2):28-30,44
针对现有入侵检测技术的不足和目前关联规则算法的研究,结合网络的特点,提出了一种适合入侵检测的数据挖掘算法一基于矩阵结构的模糊关联规则数据挖掘算法。该算法使数据挖掘技术和入侵检测技术融合在了一起,由于矩阵结构的模糊关联规则可以有效地减少关联规则在生成频集的过程中产生过多候选集,从而提高了入侵检测的效率。 相似文献
6.
基于实际教学过程发现的问题,讨论了"智能控制"课程中"模糊集合"概念的一种教学方法,该方法基于将模糊集合与经典集合两概念的联系与比较.通过改变经典集合概念的定义和描述方式,使经典集合和模糊集合两概念具有可比性.经过类比,借助于对经典集合的理解,使不易理解的模糊集合概念变得容易理解.很好地回答了"为什么模糊集合是由一个映射来定义?"、"为什么说经典集合是模糊集合的特例?"等疑问.所讨论的教学方法,对相应内容的教学具有参考价值. 相似文献
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朱芳来 《广西大学梧州分校学报》2005,15(2):87-89
基于实际教学过程发现的问题,讨论了“智能控制”课程中“模糊集合”概念的一种教学方法,该方法基于将模糊集合与经典集合两概念的联系与比较。通过改变经典集合概念的定义和描述方式,使经典集合和模糊集合两概念具有可比性。经过类比,借助于对经典集合的理解,使不易理解的模糊集合概念变得容易理解。很好地回答了“为什么模糊集合是由一个映射来定义?”、“为什么说经典集合是模糊集合的特例?”等疑问。所讨论的教学方法,对相应内容的教学具有参考价值。 相似文献
8.
利用卡尔曼算法对运动目标跟踪展开研究,提出了一种基于卡尔曼预测的轨迹片段关联目标跟踪算法。首先利用卡尔曼预测缩小搜索区域,对检测结果进行匹配关联,生成可信的短轨迹片段;然后对每个轨迹片段通过卡尔曼预测迭代关联,形成单个目标的跟踪轨迹集合。实验证明该方法可有效提高轨迹片段关联跟踪算法效率,解决目标相互遮挡问题,实现对目标的稳定跟踪。 相似文献
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《东南大学学报》2015,(3)
为了能够更加有效地恢复受混合高斯和脉冲噪声污染的彩色图像,采用基于四元数的彩色图像整体处理方案,提出了一种彩色图像混合噪声去噪算法.首先,通过一个纯四元数矩阵表征一幅彩色图像;然后,根据高斯噪声和脉冲噪声的不同特性,采用基于四元数方向矢量排序统计的算法检测脉冲噪声位置;最后,将针对高斯噪声的基于四元数最优权值的非局部均值滤波器进行改进以应用于混合噪声图像去噪,在权值计算时不考虑已被检测出的脉冲噪声点.对5幅标准图像的实验结果表明,所提算法的去噪效果优于目前常用的ROR-NLM(robust outlyingness ratio-nonlocal means)算法和最优权值混合滤波器. 相似文献
11.
《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2017,(3)
为了检测TFT-LCD面板上可能出现的点缺陷和线缺陷,同时为应对其粗糙面及透明、半透明材质在光线的散射和多重反射下缺陷成像边缘较模糊的问题,提出了一种不依赖于边缘的TFT-LCD缺陷机器视觉自动检测方法.由工业CCD相机采集到的图像,采用Wiener滤波实现图像去噪;构造实值Gabor小波滤波器实现纹理背景抑制;采用基于最大熵的阈值分割方法分割缺陷;最后提取缺陷参数.通过实验实现了对样本图像中缺陷的判断、定位、面积测算和形状确定,与已有机器视觉检测方法相比,算法能够显著提高检测效率,适合缺陷在线检测. 相似文献
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本文针对小波分解层数在图像去噪过程中非常重要这一事实,结合多方向、多尺度图像去噪算法给出了一种基于多阈值的分解层数确定方法.并通过仿真实验验证了确定分解层数的重要性及本文所给出方法的有效性. 相似文献
13.
李璐 《中国科教创新导刊》2013,(31):42-42,44
本文在研究了关联规则数据挖掘技术的基础上,针对当前高校经济困难学生实际认定中存在的问题,设计了具有关联规则数据挖掘功能的高校贫困生认定审核方法.基于AHP-模糊综合评价算法构建的贫困生评定模型,结合了层次分析法（AHP）和模糊综合评判算法两者的优点,解决了实际评定中贫困范围和贫困程度无法定量衡量的问题.在对关联规则基础理论和经典关联规则算法Apriori算法及其改进算法深入研究的基础上,将其应用在了高校贫困生认定审核系统指标体系构建、权值分配中期过程中. 相似文献
14.
针对常规有效信息过滤算法对数据间关联规则识别能力较弱等问题,提出物联网环境下大数据流中有效信息过滤算法。该算法根据数据权重向量维度,通过余弦夹角构建目标相似的大数据推荐模型;设置表层关联与隐含关联预测规则,利用预测函数确定数据间的关联程度;按照数据间的衔接性质,将数据集合划分成若干子集,模糊聚类物联网中的有效信息;根据用户主观倾向设置偏好函数,以协同过滤方式,得到有效信息过滤算法。实验结果表明,与常规有效信息过滤算法相比,该算法对数据关联规则识别能力提升 14.97%,满足当前物联网大数据流中对有效数据的过滤要求。 相似文献
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胡超秀 《四川职业技术学院学报》2022,(1)
由于设备的不完善,图像在传输过程中会被噪声污染而失去原始图像的细节特征,为了使噪声图像变得清晰且其特征明显,本文提出一种基于深度学习的图像去噪方法,构建了基于卷积神经网络的图像去噪网络结构,并对卷积神经网络中的反向传播算法进行优化,从而加快模型的训练速度,有效地提高去噪效果。最后通过与经典算法实验的对比来进一步说明本研究取得了较好的去噪效果。 相似文献
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文章介绍了双树复小波变换,根据BKF模型,采用贝叶斯最大后验估计,给出了一种基于双树复小波变换的图像去噪算法。在仿真实验中,该算法与经典ProbShrink算法相比能提高峰值信噪比,改善视觉效果与去噪效果。 相似文献
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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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杨维 《福建工程学院学报》2007,5(3):270-273
采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和恰当使用滤波器函数,对去噪图像的效果影响极大。文章构造了可用于非线性滤波算法的一族分段次小波阈值参数滤波器函数,它是Donoho的软阈值滤波器函数的推广,证明了滤波后的逼近是Besov空间中泛函的近似最小值。该滤波器函数次数越大,逼近效果越好,也证明了广义软阈值滤波器函数的极限是一理想低通滤波器。仿真结果证实了区间双正交小波比Daubech ies小波有更好的去噪效果。 相似文献
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对线性复扩散去噪算法进行改进,提出了非线性复扩散图像去噪算法,构造了新的非线性复扩散系数.实验结果表明：新的非线性复扩散图像去噪算法能够取得较好的图像去噪效果,构造了合适的扩散系数. 相似文献
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杜卫平 《西安文理学院学报》2010,13(3):38-40
针对线性扩散在图像去噪中的不足,提出了基于方向扩散的线性扩散图像去噪方法.该方法对图像进行线性扩散的同时,具有保护图像边缘的作用.实验表明本算法在去除噪声和信噪比上取得了较好的效果. 相似文献