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题名基于云模型的图像阈值分割方法
被引量：2
- 1
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作者
颜若尘
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机构
江苏科技大学
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出处
《计算机与数字工程》
2020年第8期2009-2013,共5页
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文摘
针对图像阈值分割中的最优阈值选择问题,提出一种基于云模型选择最优阈值的图像分割方法。该方法首先利用云变换对图像进行处理,生成原子云模型作为泛概念树的叶结点,通过概念跃升得到基于云模型的图像泛概念树,得出最优阈值初步划分图像的背景和目标,运用极大判定法得到图像分割结果。实验结果表明,该方法的分割效果较好,是一种有效的图像分割方法。
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关键词
图像分割
最优阈值
云模型
泛概念树
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Keywords
image segmentation
optimal threshold
cloud model
pan-concept-tree
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名数值型数据的泛概念树的自动生成方法
被引量：73
- 2
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作者
蒋嵘
李德毅
范建华
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机构
中国人民解放军理工大学
电子系统工程研究所
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第5期470-476,共7页
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基金
"八六三"高技术研究发展计划!( 863 -3 0 6-ZT0 6-0 7-2 )
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文摘
概念层次在数据挖掘中有着重要的作用 .通过自动生成概念层次 ,可有效地提高数据挖掘的效率 ,在不同层次上发现知识 .文中介绍基于云模型的数值型概念表示方法 ,通过云模型的期望值、熵和超熵三个数字特征有效地表达定性概念 ,并实现定性和定量的不确定转换 .通过云变换实现了泛概念树中叶结点的自动生成 ,并自动构造数值型数据的泛概念树 .同时 ,进一步研究了泛概念树中的概念爬升和跳跃的方法 ,为通过数据挖掘发现各层次知识提供了基础 .
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关键词
数据挖掘
泛概念树
数值型数据
数据库
人工智能
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Keywords
data mining, concept hierarchy, pan concept tree, cloud model, cloud transform
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于云模型的数据分发管理
被引量：4
- 3
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作者
梅宏标
王坚
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机构
同济大学CIMS中心
江西理工大学应用科学学院机电系
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期540-551,共12页
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基金
"十一五"国家科技支撑计划资助资助项目(2006BAG01A02)
江西省教育厅科技资助项目(DJJ10478)~~
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文摘
在兴趣层次管理研究的基础上,提出了基于云模型的数据分发管理策略。通过对限域的云化处理构建泛限域树,并通过泛限域树在发送方进一步对数据进行过滤,减小匹配的数据量,同时在匹配中引入哈希关联表进行云匹配,实现快速匹配。实验结果表明,该方法在保证匹配精度的前提下,可在仿真推进全过程中实现区域的快速匹配,保证联邦成员间的实时数据交换,并保障关键数据和传输的稳定性。
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关键词
数据分发管理
云模型
泛概念树
兴趣层
高层体系结构
仿真
过滤算法
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Keywords
data distribution management
cloud model
pan-concept tree
interest layer
high level architecture
simulation
filtering algorithm
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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