基于CART决策树的大学生游戏消费行为研究——以某高校大学生为例

针对大学生游戏消费行为,提出了基于CART决策树的预测方法,此方法具有较高的的准确率和良好的自学能力。利用CART决策树可以对影响游戏消费行为的复杂因素进行回归分类及规则提取,进而从众多的数据中得出一致性规律,经过CART决策树模型的构建,结果表明,CART决策树方法良好地预测了影响大学生消费行为的因素。     

数据挖掘在员工网络招聘中的应用研究

本文首先对简历原始数据进行预处理,然后采用数据挖掘技术中的决策树算法和神经网络算法,在Clementine软件中对处理后的数据进行挖掘,以提取被企业接收面试的简历的共同特征,为日后的网络简历处理提供一定的依据此外,本文对数据挖掘算法的优劣性与挖掘准确性进行了比较。     

基于数据挖掘的林业统计数据处理问题的研究

数据挖掘是汇集了统计学、人工智能、数据库等学科内容,从大型数据库或数据仓库中提取有潜在价值信息的技术.它包括分类与预测、神经元网络技术、关联规则挖掘、遗传算法、决策树方法、可视化技术和粗糙集方法等主要技术.通过数据挖掘技术对林业统计数据进行处理,从海量数据中准确、高效地获得有用知识和具有决策意义的信息,这对林业统计数据处理问题产生积极的推动作用.     

利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理

针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题，提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2，数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验，结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。     

利用曲波变换和局部线性嵌入算法的SAR图像海面油膜特征提取

溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换（Curvelet）和局部线性嵌入（Local Linear Embedding,LLE）算法的SAR图像特征提取方法。首先,利用Curvelet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征。为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射（Isomap）、Curvelet变换和 Fisher 判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验。实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性。     

基于手机信令的城市道路交通状态实时预测

为准确、实时预测道路交通状态，通过分析影响交通的因素，利用决策树算法对速度和环境因素等数据进行建模，确定交通拥堵发生的规则，在此基础上结合实时的移动用户和环境因素数据对交通状态进行预测。以中国河北保定城区为例进行实验，验证了该方法的有效性。同时，研究发现，基于决策树算法进行道路交通状态预测的方法具有较好的扩展性。     

数据挖掘方法在未利用土地适宜性评价中的应用

运用数据挖掘的决策树方法为未利用土地适宜性评价建立模型,以福建省福州市闽侯县作为一个试验区,本文首先运用主成分分析法,消除各因素之间的相关性,得出8个相互独立的指标(影响因子)作为测试属性,共提取了67个样本,再运用C4.5算法构建未利用土地适宜性评价决策树并进行了分析,表明所得规则符合实际并且易于理解。然后运用生产的规则对试验区未利用土地进行评价,并与应用实地调查所得的结果作对比分析。结果表明:基于决策树技术的未利用土地适宜性评价方法不仅不依赖于经验知识,而且通过此模型得到的评价结果具有较高准确率,能够满足评价的要求。     

数据挖掘技术在高考数据分析中的应用

本文提出利用数据挖掘技术对作者学校历年高考数据进行分析的思想,详细介绍了利用决策树算法对高考成绩进行分析.通过分析结果,提出了对教学过程中出现的问题进行解决的建议.     

外部非局部自相似先验的图像去噪

针对在噪声水平比较高的情况下难以从噪声图像本身提取准确先验信息的问题,提出一种从外部干净图像数据集学习非局部自相似先验信息的图像去噪方法。首先用高斯混合模型学习外部干净图像的非局部自相似先验信息,其次利用最大后验概率估计的方法找到与噪声图像块最匹配的外部先验信息,最后利用外部先验对噪声图像块进行稀疏表示。实验对比表明,所提算法在去除噪声的同时可以较好地保留图像的细节信息,使图像数据集的平均峰值信噪比提高0.18 dB以上。     

ERDAS支持下的古水体系的提取

河流和湖泊是人类生产生活的重要场所,研究河流和湖泊的变化过程是研究人类发展进步的一种有效手段。巢湖位于安徽省中部,属于长江左岸水系,是古代文明发源地之一,古代人在此定居生产生活。时过境迁,现代的水系分布与古时已经大相径庭。选择该区利用SPOT5图像通过ERDAS图像处理软件采用阈值法和非监督分类进行提取,可以有效地提取出该区古水系的分布特征。本文中所使用的数据是SPOT_5图像数据,因为波段B1对水体的反应很明显,所以本文选择B1波段进行提取水体的信息。主要采用阈值法对SPOT-5巢湖区图像进行二值化,取第一波段近红外波段进行分析。在B1图像里找出含水量丰富的土壤,通过多次实验操作发现,含水量丰富土壤的像元的亮度值为80～120。由此构建模型进行含水量丰富的土壤即古水信息的提取。同时非监督分类法也是常用的信息提取方法,在本文中也稍作体现了。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

教你最基础的电脑知识认识 CPU之二CPU的指令集

近年来,在CPU新技术发展中,最引人瞩目的就是指令集的不断推陈出新。为增强计算机在多媒体、3D图像等方面的应用能力而产生了MMX、3DNow!、SSE等新指令集。 MMX技术首先,MMX技术一次能处理多个数据。计算机的多媒体处理,通常是指动画再生、图像加工和声音合成等处理。在多媒体处理中,对于连续的数据必须进行多次反复的相同处理。利用传统的指令集,无论是多小的数据,一次也只能处理一个数据,因此耗费时间较长。为了解决这一问题,在MMX中采用了SMD(单指令多数据技术),可对一条命令多个数据进行同时处理,它可以一次处理64bit任意     

结合色彩空间的林火识别方法研究

分析基于红外辐射的林火识别原理,提出利用可见光图像的色彩空间数据作为红外数据的补充,扩展林火识别的信源输入,进而提高可用信息量,最终提高林火识别准确率的方法,考虑到林林火害的突发性以及识别的高时效性需求,对于可见光图像的处理采用简单有效的技术路线,实验表明,该方法能够有效提取可见光图像中的火焰信息,能够作为红外林火识别系统的有效补充。     

基于固定翼飞机前视近红外图像的实时跑道检测

为实时、精确地提取固定翼飞机前视图像中的跑道区域，提出了一种惯性辅助的近红外图像跑道检测算法。首先利用惯性导航信息和跑道角点的大地坐标，生成虚拟跑道轮廓，并估计跑道感兴趣区域(Region of Interest,ROI)；然后对ROI区域进行细节增强，从中提取直线段；在虚拟跑道轮廓的辅助下拟合跑道边缘线，提取跑道特征。经真实数据验证，所提法可以从机载前视红外图像中实时、精确地检测出跑道特征，在33 frame/s的帧率下检测准确率达97%。     

浅谈数据挖掘在电子商务中的作用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

基于变分贝叶斯ICA的遥感图像混合像元分析

混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析(ICA)能够实现图像的去 相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律 的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA(VBICA) 的遥感 图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明：VBICA方法提取的独立分量具有均方 根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了9155% ,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很 好的应用前景。     

移动通讯客户消费水平分析中的数据挖掘

本文详细探讨了如何利用信息增益分析技术、属性的相关分析以及数据归约方法对数据库进行压缩,以及数据挖掘中关联规则、决策树和决策规则等方法的运用。并在此基础上,对我国某地区移动通讯用户消费水平的数据库进行了分析。     

面向逆向工程的图像特征提取方法研究现状与发展趋势

数字测量技术的发展促进了逆向工程在数字化图像识别、计算机图像处理、三维特征建模与造型设计等应用领域的飞速发展。本文主要对面向逆向工程的图像提取方法进行研究综述,介绍了基于点、线、面特征的传统提取方法和图像边缘测算及其衍生方法,追踪国内外相关的研究动态和科研成果,并指出图像特征提取方法研究和应用的发展趋势。     

基于支持向量机技术的粮虫图像分类技术研究

介绍了支持向量机的基本思想，提出了一个基于支持向量机的粮虫模式识别系统。该系统先对粮虫图像进行小波边缘提取，根据灰度共生矩阵和局部统计方法提取小波分割后的图像纹理特征。最后利用支持向量机对粮虫图像进行分类。     

基于TMS320VC5509 DSP的图像边缘检测研究

本项目中央处理器采用TMS320VC5509 DSP采完成，摄像头采用模拟摄像头，图像A／D变换采用PHILIPS的SAA7111A，A／D输出提取了8比特亮度信号图像数据。采集图像大小尺寸符合CIF格式，为352．288的灰度，并将采集的图像数据输出给DSP。采集的图像经过执行图像边缘检测程序的处理，通过USB口在PC机端显示出来，同时将原始图像一并输出，便于比较。