基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

数据挖掘在教务管理中的应用研究

为了全面了解学生在校的学习情况,更客观地了解学校教学对学生学习状况的影响,本文对学生的成绩进行分析,采用了关联规则的Apriori算法挖掘出了学生的前期课程和后续课程之间的关系、理论课程和实验课程的关系、教师对学生学习情况的影响以及高中知识学习情况对大学学习情况的影响。     

高逼真度红外复杂场景动态实时生成技术研究

红外场景动态实时生成技术是红外成像半实物仿真系统中的一项关键技术,在外部渲染方法基础上,从保证半实物仿真系统的实时性出发,提出了一种不影响红外图像逼真度的红外复杂场景动态实时生成技术来突破仿真模型的逼真度与实时生成相互制约的瓶颈问题,以满足系统的实时性要求。该项技术可直接应用各类红外成像仿真系统中,具有较为重要的应用价值。     

香山科学会议第496—500次学术讨论会简述

2014年5月18日至2014年6月6日,香山科学会议陆续召开了主题为:"混合医学成像:理论、技术及应用"、"适应全球气候变化问题研究"、"古今对话:分子遗传与古生物信息的整合研究"、"空间太阳能电站发展的机遇与挑战"、"中国特色新型城镇化的科学认知与区域战略"的第496—500次学术讨论会。     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

基于MAPC-RISR的MIMO雷达距离——角度二维超分辨率成像算法

MIMO雷达作为一种新型的雷达体制,其成像兼具实时性和高分辨率的特点,为了充分发挥MIMO雷达在成像方面的优势,提出一种高分辨率的MIMO雷达成像算法.首先将MIMO雷达成像过程分为距离向脉冲压缩和方位向聚焦成像两个过程,采用多波形自适应脉冲压缩技术(MAPC)实现距离向脉冲压缩和发射波形分离,然后在MIMO雷达虚拟阵列端利用超分辨率空间谱估计方法(RISR)进行方位向聚焦成像,得到了观测区域的距离—角度二维高分辨率的成像结果.理论分析表明,与已有的MIMO雷达自适应成像算法相比,所提方法降低了算法复杂度,提高了运算效率.仿真实验验证了所提MIMO雷达成像算法的有效性与优越性.     

功能性核磁共振成像技术在国内心理学研究中的应用

文章简要阐释了功能性核磁共振成像技术(fMRI)的原理与设计,指出在同类脑成像技术中,fMRI具有无创性、极高的空间分辨率、能同时提供机能性和结构性图像等优势,已迅速成为心理学领域最受推崇的一种脑认知成像研究工具.本文同时总结了近15年来fMRI在我国心理学领域中的应用研究,并展望了该技术在具体研究中的新趋势.     

SWI对脑创伤性轴索损伤的诊断价值

目的:探讨磁敏感加权成像(SWI)对弥漫性轴索损伤(DAI)的诊断价值.方法:对40例临床诊断为DAI病例常规T1WI,T2WI液体衰减反转恢复(FLAIR)序列和磁共振弥散加权(DWI)及磁敏感加权(SWI)扫描.结果:SWI可清楚显示31例DAI的颅内异常小出血灶,为点状、条索状、类圆形或串珠状的低信号影,检出率77.5%,分别同常规T1WI,T2WI序列检出率15%,32.5%(χ2=31.43,P=0.01,χ2=16.36,P=0.01),同FLAIR序列检出率50%,DWI序列57.5%(χ2=6.54,P0.05,χ2=3.65,P0.05).结论:SWI能非常敏感地检出外伤后弥漫性轴索损伤患者的脑内小出血灶,对弥漫性轴索损伤有很高的诊断价值.     

基于灰色关联分析的变形监测预报模型

随着城市建设的迅猛发展,大型和高层建(构)筑越来越普遍,建(构)筑物的安全建设与运行也越来越受到社会各方面的关注。为了保证建(构)筑物的顺利施工和施工后的安全运营,必须对建(构)筑物进行系统的、长期的变形监测,该文研究了基于灰色关联分析的统计预报模型建立的基本原理和方法,分别探讨了基于地下水位变化、地面荷载及其他影响因子变化的统计分析模型,并将其应用于基坑变形监测数据的分析中。分别通过单一统计模型和灰色关联分析模型预测结果与实测值进行比较,结果表明该模型有较高的精度。