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大数据智能挖掘与影像解译 版权信息
- ISBN：9787560662497
- 条形码：9787560662497 ; 978-7-5606-6249-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据智能挖掘与影像解译 内容简介
本书在介绍数据挖掘基本概念、原理和算法的基础上，详细介绍了图像数据的表示、图像存储、图像分类和目标识别、异常检测、图像关联分析、多媒体数据混合挖掘等内容，展示了智能数据挖掘技术与影像解译信息的过程，并对数据挖掘在人工智能、图像处理、模式识别、数据库等领域的研究进行了详细的论述。 全书共分8章，主要内容包括数据挖掘概述及分类、数据挖掘的理论基础、关联规则挖掘、数据挖掘应用实例及可视化、数据挖掘中的图像表示与数据预处理、图像目标检测、图像分割、图像分类与识别。 本书可作为高等学校人工智能、计算机、信号与信息处理、应用数学等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为数据挖掘方面的研究人员的参考资料。
大数据智能挖掘与影像解译 目录
第1章 绪论 1
1.1 数据挖掘概述 2
1.2 数据挖掘的分类 5
1.2.1 基于数据类型的分类 5
1.2.2 基于所挖掘的知识类型的分类 6
1.2.3 基于所采用技术的分类 6
1.2.4 基于数据挖掘方法的分类 8
1.2.5 基于数据挖掘应用的分类 8
1.3 数据挖掘研究的公开问题 9
1.4 国内外数据挖掘研究现状 12
1.4.1 关联规则挖掘 13
1.4.2 分类规则挖掘 14
1.4.3 聚类规则挖掘 17
1.4.4 Internet/Web数据挖掘 19
1.4.5 图像数据挖掘 22
1.4.6 数据挖掘过程中的计算智能方法 23
习题 26
延伸阅读 27
本章参考文献 27
第2章 KDD的理论基础 30
2.1 数学理论1 30
2.1.1 统计学理论 31
2.1.2 支持向量机理论 34
2.1.3 模糊集理论 38
2.1.4 粗糙集理论 39
2.2 数学理论2 41
2.2.1 概率论基础 41
2.2.2 贝叶斯概率 42
2.2.3 贝叶斯学习理论 43
2.3 机器学习理论 44
2.4 数据库与数据仓库理论 54
2.5 可视化理论 59
2.6 图像数据库理论 60
2.6.1 图像特征数据立方体的模式 60
2.6.2 数据立方体的原语定义 61
习题 62
延伸阅读 64
本章参考文献 64
第3章 关联规则挖掘 66
3.1 关联规则的基本概念 66
3.2 关联规则的类型及挖掘算法 68
3.3 基于关系代数理论的关联规则挖掘 69
3.3.1 基于关系代数理论的关联规则挖掘算法ORAR 70
3.3.2 基于概念分层的泛化关联规则挖掘算法RGAR 73
3.3.3 模糊关联规则的挖掘算法 76
3.4 基于组织进化的关联规则挖掘 76
3.4.1 基于组织进化的关联规则挖掘算法 78
3.4.2 实验与结果分析 80
3.5 基于组织多层次进化的关联规则挖掘及其分析 81
3.5.1 基于组织多层次进化的关联规则挖掘 81
3.5.2 算法的计算复杂度分析 83
3.5.3 实验与结果分析 83
3.6 基于组织协同进化的Web日志挖掘 88
3.6.1 Web日志挖掘数据模型的建立 89
3.6.2 组织协同进化Web日志挖掘 90
3.6.3 算法分析 91
3.6.4 实验与结果分析 92
3.7 基于多克隆选择的多维关联规则挖掘 93
3.7.1 染色体的编码 93
3.7.2 亲和度函数的构造 94
3.7.3 基于多克隆选择的多维关联规则挖掘 94
3.7.4 实验与结果分析 95
3.8 基于免疫克隆选择算法的孤立点挖掘 97
3.8.1 孤立点挖掘 97
3.8.2 基于克隆选择算法的孤立点挖掘 99
3.8.3 实验与结果分析 100
习题 102
延伸阅读 104
本章参考文献 105
第4章 数据挖掘应用实例及可视化 107
4.1 测绘数据挖掘 107
4.1.1 测绘数据集描述 108
4.1.2 DEM提取地面坡度的不确定性研究与实验 110
4.1.3 同一地区不同地形因子对平均坡度的影响研究 118
4.2 分类挖掘机理与文档分类 120
4.2.1 分类的形式化定义 121
4.2.2 基于数据库的分类挖掘机理 122
4.2.3 虚拟数据库与Web挖掘 126
4.2.4 文本分类与降维技术 127
4.3 基于Petri网的可视化模型 135
4.3.1 可视化的常用工具 136
4.3.2 Petri网的基本概念 137
4.3.3 基于Petri网的鲁棒性的可视化模型 141
习题 148
延伸阅读 149
本章参考文献 150
第5章 数据挖掘中的图像表示与数据预处理 151
5.1 多尺度几何表示 151
5.1.1 Ridgelet变换 153
5.1.2 Curvelet变换 153
5.1.3 Contourlet变换 154
5.1.4 Brushlet变换 156
5.2 图像的稀疏表示 156
5.2.1 基于几何正则性的图像稀疏表示 158
5.2.2 基于CS理论的图像稀疏表示 158
5.3 图像去噪 162
5.3.1 基于空域的滤波方法 162
5.3.2 基于频域的滤波方法 163
5.4 图像的特征提取与选择 164
5.4.1 图像特征描述 165
5.4.2 图像特征提取 165
5.4.3 图像特征选择 168
习题 170
延伸阅读 170
本章参考文献 171
第6章 图像目标检测 173
6.1 目标检测背景 173
6.2 目标检测中的预处理和阈值分割 174
6.2.1 预处理 174
6.2.2 阈值分割 177
6.3 目标检测方法 179
6.3.1 光流法 179
6.3.2 背景差分法 181
6.3.3 帧间差分法 182
6.4 遥感图像变化检测 184
6.4.1 背景 184
6.4.2 变化检测的基本概念 185
6.4.3 变化检测的步骤 185
6.4.4 遥感图像的预处理 186
6.4.5 变化信息检测 187
6.4.6 检测结果评价 187
6.4.7 变化检测的主要方法 187
6.4.8 基于均值平移和多尺度分析的遥感图像变化检测方法 189
6.5 遥感图像道路检测 199
6.5.1 背景 199
6.5.2 遥感图像道路特征分析与提取方法 202
6.5.3 基于动态匹配与中心校正的道路半自动提取算法 207
习题 217
延伸阅读 217
本章参考文献 218
第7章 图像分割 219
7.1 图像分割的概念 220
7.2 图像分割的意义 222
7.3 传统图像分割方法 222
7.3.1 基于边缘的分割方法 222
7.3.2 基于区域的分割方法 225
7.3.3 实验与结果分析 228
7.4 模型驱动的分割方法 228
7.4.1 基于马尔可夫随机场模型的图像分割方法 229
7.4.2 基于模糊集理论的图像分割方法 229
7.4.3 基于数学形态学的图像分割方法 229
7.4.4 基于多尺度理论的图像分割方法 230
7.4.5 基于偏微分理论的图像分割方法 230
7.5 深度学习的分割方法 236
7.5.1 Unet网络结构 237
7.5.2 数据预处理 238
7.5.3 实验参数设置 238
7.5.4 评价指标 238
7.5.5 实验与结果分析 239
7.6 图像分割的应用 242
习题 243
延伸阅读 244
本章参考文献 244
第8章 图像分类与识别 246
8.1 图像目标分类与识别 246
8.1.1 图像目标分类与识别的研究 246
8.1.2 图像目标识别技术的关键问题 248
8.2 基于稀疏表示的图像分类 250
8.2.1 SIFT特征提取算法 250
8.2.2 构建特征金字塔 252
8.2.3 迁移学习 253
8.2.4 基于稀疏表示的图像分类 253
8.2.5 实验与结果分析 254
8.3 基于自适应PSO的人工免疫网络分类算法 255
8.3.1 标准PSO算法和自适应PSO算法 256
8.3.2 部分术语的定义 257
8.3.3 算法及其关键技术 257
8.3.4 算法的复杂度分析 260
8.3.5 实验与结果分析 260
8.3.6 算法参数分析 266
8.4 基于Curvelet+KFD特征提取的SAR目标识别 267
8.4.1 Curvelet变换 268
8.4.2 KFD降维 268
8.4.3 LSSVM训练和识别 268
8.5 基于多视角学习和加权的证据组合的SAR目标识别 269
8.5.1 引言 269
8.5.2 基于多视角学习的集成分类器 270
8.5.3 基本概率赋值函数的定义 272
8.5.4 加权的证据组合 273
8.5.5 实验与结果分析 275
8.6 基于深度学习的骨龄识别 276
8.6.1 骨龄的判定方法 277
8.6.2 图像校正 279
8.6.3 灰度分布标准化 280
8.6.4 形态学处理 281
8.6.5 实验与结果分析 288
习题 291
延伸阅读 292
本章参考文献 292
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