基于关联规则的特征选择方法

提出了一种基于关联规则的特征选择方法，在市场分析中，人们用关联规则来发掘大量数据集中项目之间的关系。关联规则的方法非常适用于图像分析中的特征选择，可以自动地选出可信度较高的特征。使用这一方法挑选合适的纹理特征用于图像分类，并对结果进行分析。     

Bayesian texture classification based on contourlet transform and BYY harmony learning of Poisson mixtures

As a newly developed 2-D extension of the wavelet transform using multiscale and directional filter banks, the contourlet transform can effectively capture the intrinsic geometric structures and smooth contours of a texture image that are the dominant features for texture classification. In this paper, we propose a novel Bayesian texture classifier based on the adaptive model-selection learning of Poisson mixtures on the contourlet features of texture images. The adaptive model-selection learning of Poisson mixtures is carried out by the recently established adaptive gradient Bayesian Ying-Yang harmony learning algorithm for Poisson mixtures. It is demonstrated by the experiments that our proposed Bayesian classifier significantly improves the texture classification accuracy in comparison with several current state-of-the-art texture classification approaches.     

电磁频谱数据的关联规则挖掘

为更合理利用频谱资源以及更好地评估各类电磁环境,本文提出一种基于关联规则挖掘的频谱数据挖掘方案. 该方案首先基于一般挖掘流程获取频谱数据中的有用信息,包括异常信息、底噪信息、占用度信息和预定时间功率信息等;再将频谱信息作为关联分析对象,通过构建关联库,构建模糊集,基于模糊关联规则挖掘算法对频谱信息进行系统性的分析. 本文对传统的算子选择策略加以改进,使用大尺度参数改进模糊隶属函数. 通过实测数据集的验证分析,实验结果表明,频谱信息的强关联规则能反映各种信息之间隐含的关联性以及各种信息出现的频次;基于频谱信息的关联规则挖掘能有效地简化频谱挖掘工作,通过各种信息的关联性可以通过分析一部分频谱信息而得到另外的频谱信息. 频谱信息的关联规则可以用于进行电磁无线电环境的评估,选择合适的频谱信息该方案可以应用于各类电磁环境的评估.     

一种基于多重分形的SAR图像边缘检测方法

分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体,现实中的许多纹理并不满足这一条件,因此单一的分形维数并不足以描述和刻画SAR图像的纹理,多重分形维数更适合于描述图像的纹理.通过计算原始SAR图像离散点数据的奇异性指数,然后对应每一点奇异性指数计算全局多重分形奇异谱,根据判决准则区分边缘和纹理可以实现SAR图像的边缘检测,实验结果表明,基于多重分形特征的边缘检测算法能够检测到许多局部细节,同时又避免出现不重要的细节,突出了主要的边缘信息,很好地区分出SAR图像的纹理和边缘.     

基于遗传算法的关联规则挖掘

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向.对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行概述,阐述关联规则数据挖掘的意义,提出一种采用改进型遗传算法的关联规则的提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和变异、选择、交叉算子设计方面进行讨论和分析,最后结合一个具体实例进行应用.实验证明这种算法是有效的.     

Incorporating duration and region association information in trajectory classification

Trajectory classification is the process of predicting the class label of moving objects based on their trajectories and other features. Existing works on building trajectory classification model discover features by using spatial distribution and shape of sub-trajectory. However, they do not utilise duration and region association information available in trajectory data during feature generation. In this study, trajectory features are generated using spatial distribution, duration and region association information of trajectories. In particular, two types of features, region rules and path rules, are generated from trajectories for classification. Region rules consider the spatial distribution of trajectories, the time spent (duration) by the trajectories in the region and the association information with other regions. Path rules differentiate objects based on their travelling patterns and speed. Efficient algorithms are devised to obtain region rules and path rules. Based on the discovered rule, trajectory classification model is built to predict the class label of new trajectory. Experimental results on various real-world data-sets show that incorporating duration and region association information in trajectory classification improves accuracy.     

基于LatLRR和PCNN的红外与可见光融合算法

针对光谱差异较大的红外与可见光图像，本文提出一种基于潜在低秩表示（LatLRR）和脉冲式耦合神经网络（PCNN）的多尺度融合模型。首先，该算法利用非下采样剪切波变换（NSST）获取图像的低频与高频分量。鉴于图像的低频分量决定最终的融合效果，采用LatLRR算法挖掘源图像内在的显著特征对低频分量自适应加权融合。除此外，针对决定融合图像细节的高频分量，则利用双通道PCNN模型作为它的融合规则。其中平均梯度算子（AVG）和方向梯度和算子（SDG）分别作为PCNN的外界刺激与链接强度，它们能更好地表征图像的纹理特性。通过上述全新的融合规则，可将包含在红外图像内部的显著性特征与可见光图像的梯度特征完美结合，从而获取具有优良视觉效果的融合图像。本文采用3种不同的场景来测试所提方法的融合性能，与其他典型融合方法相比，本文提出的算法具有更佳的视觉效果，同时客观评价参数值增加约2%~5%。     

基于偏振信息融合的海洋背景目标检测

针对海洋背景目标检测,提出了一种基于偏振信息融合的海洋背景目标检测方法。该方法根据目标与水体偏振信息的差异性以及偏振图像能很好弱化背景噪音的特点,设计了一组图像融合规则,并通过该组规则来融合强度、偏振度和偏振角等各分量图像。最后,对融合结果采用基于轮廓层次树的目标检测方法进行测试。实验结果表明,融合后的图像能很好地抑制海面波纹噪音,同时增强了目标的边缘轮廓和纹理细节信息,以及提高了目标与背景的对比度,使目标更易于被检测出来。     

模糊FP-growth在入侵检测中的应用

关联规则挖掘技术目前被广泛应用于入侵检测系统中。关联规则挖掘算法之一的FP-growth算法在处理数值量的输入时需要二值化,使得准确率不高;而Fuzzy Apriori算法需要重复扫描数据库,效率较低。针对此问题,改进现有的FP-growth算法,提出模糊化FP-growth算法,从而提取模糊关联规则,用于N类异常数据的分类入侵检测。在KDDCup＇99数据集上评估,结果表明对于数值量的输入,该方法应用于入侵检测准确率高于FP-growth算法,学习效率高于Fuzzy Apriori算法。     

基于支持向量机的脑部MR图像细分类

本文提出了基于支持向量机的脑部MR图像细分类器,采用纹理与形状特征相结合方式表达图像,应用StARMiner算法对特征进行选择和计算特征加权系数,最后用支持向量机理论设计分类器对脑部图像进行精细分类。经反复实验优化各参数,粗略分类率可以达到92.10%。细分类可应用于特定人体部位图像的检索系统,以检索出更精确的图像,并且缩减检索空间,提高检索效率。     

Association Rule Mining-Based Dissolved Gas Analysis for Fault Diagnosis of Power Transformers

This paper presents a novel association rule mining (ARM)-based dissolved gas analysis (DGA) approach to fault diagnosis (FD) of power transformers. In the development of the ARM-based DGA approach, an attribute selection method and a continuous datum attribute discretization method are used for choosing user-interested ARM attributes from a DGA data set, i.e. the items that are employed to extract association rules. The given DGA data set is composed of two parts, i.e. training and test DGA data sets. An ARM algorithm namely Apriori-Total From Partial is proposed for generating an association rule set (ARS) from the training DGA data set. Afterwards, an ARS simplification method and a rule fitness evaluation method are utilized to select useful rules from the ARS and assign a fitness value to each of the useful rules, respectively. Based upon the useful association rules, a transformer FD classifier is developed, in which an optimal rule selection method is employed for selecting the most accurate rule from the classifier for diagnosing a test DGA record. For comparison purposes, five widely used FD methods are also tested with the same training and test data sets in experiments. Results show that the proposed ARM-based DGA approach is capable of generating a number of meaningful association rules, which can also cover the empirical rules defined in industry standards. Moreover, a higher FD accuracy can be achieved with the association rule-based FD classifier, compared with that derived by the other methods.     

基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展

为了改善自然语言处理应用中长期存在的主题漂移和词不匹配问题,本文首先提出一种加权项集支持度计算方法和基于项权值排序的剪枝方法,给出面向查询扩展的基于项权值排序的加权关联规则挖掘算法,讨论关联规则混合扩展、后件扩展和前件扩展模型,最后提出基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展算法.该算法采用新的支持度和剪枝策略挖掘加权关联规则,根据扩展模型从规则中提取高质量扩展词实现跨语言查询扩展.实验结果表明,与现有基于加权关联规则挖掘的跨语言扩展算法比较,本文扩展算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,可用于各种语言的信息检索以改善检索性能,扩展模型中后件扩展获得最优检索性能,混合扩展的检索性能不如后件扩展和前件扩展,支持度对后件扩展更有效,置信度更有利于提升前件扩展和混合扩展的检索性能.本文挖掘方法可用于文本挖掘、商务数据挖掘和推荐系统以提高其挖掘性能.     

基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合

医学图像融合对于临床诊断具有重要的应用价值。针对多模态医学图像特性,本文提出一种基于人类视觉特性的医学图像自适应融合方法。首先,对经配准的源图像进行非间隔采样轮廓变换（（Nonsubsampled Coutour-let,NSCT）多尺度分解,得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带集中了大部分源图像能量和决定图像轮廓的特点,采用区域能量与平均梯度相结合的方法进行融合;根据人眼对图像对比度及边缘、纹理的高敏感度,在高频子带系数的选取时提出区域拉普拉斯能量、方向对比度与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相结合的融合策略;进而,提出了把与人类视觉高度一致的加权结构相似度（Weighted Structure Similarity,WSSIM）作为图像融合目标函数,自适应地获取各子带的最优权值;最后,对灰度图像和彩色图像进行了大量融合比较实验,并对不同融合方法进行分析对比。实验结果表明：本文算法不仅可以有效保留源图像的信息,而且可以使融合图像灰度级更分散,更好地保留了图像边缘信息,具有更好的视觉效果。     

一种基于EASSF的红外与可见光图像视觉保真度融合

最近,多尺度特征提取被广泛应用于红外与可见光图像融合领域,但是大多数提取过程过于复杂,并且视觉效果不佳。为了提高融合结果的视觉保真度,本文提出一种基于边缘感知平滑锐化滤波器（Edge-Aware Smoothing-Sharpening Filter,EASSF）的多尺度图像融合模型。首先,提出一种基于EASSF的多尺度水平图像分解方法对源图像进行分解,得到水平方向上的多尺度纹理成分和基础成分;其次,采用最大值融合规则（Max-Fusion, MF）融合纹理成分,避免图像细节信息的丢失;然后,通过一种感知融合规则（Perceptual-Fusion, PF）融合基础成分,捕获显著性目标信息;最后,通过整合融合后的多尺度纹理成分和基础成分得到融合图像。实验通过分析感知融合系数,对比融合结果的客观数据得出红外与可见光图像融合在多尺度EASSF下较为合适的取值范围;在该取值范围内,本文提出的融合模型同一些较为经典和流行的融合方法相比,不仅解决了特征信息提取的复杂性,而且通过整合基础成分的显著性光谱信息,有效地保证了融合结果的视觉保真度。     

一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法

局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式（Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP）方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机（SVM）的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.     

具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法

现有的关联规则挖掘方法中,大多采用单一的最小支持度.实际上,应该根据数据的特点设置不同的最小支持度.文中针对这一问题,将语义信息引入关联规则挖掘之中,提出了具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法.该方法首先计算项目之间的语义相关度,然后根据候选集的语义相关度对候选集合进行过滤,最后根据候选集的语义相关度,确定其语义最小支持度.实验表明:具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法比传统的关联规则挖掘方法能够更好地实现关联规则的挖掘.     

基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合

提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

基于PSO的关联规则挖掘方法及应用

本文简要描述了关联规则问题及二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO),提出了一种基于粒子群优化算法的关联规则挖掘算法.仿真试验研究了关联规则在股市走势中的应用,选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出若干条有用的关联规则.