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Apriori算法在挖掘频繁项集时需要多次扫描数据库,这样会因为频繁的IO操作而导致效率低下。为了改进算法的执行效率,提出BE-Apriori(binay encoded Apriori)算法,其充分利用了二进制数相比编程语言中各种数据结构在内存及运算速度上的优势,对事务记录进行二进制编码后加载到内存,然后利用等效的二进制数之间运算代替集合之间的运算。分析了算法性能,并利用UCI数据集中的毒蘑菇数据对BE-Apriori算法进行实验验证。结果表明BE-Apriori可以正确挖掘频繁项集,并且相比Apriori算法有着更好的性能。 相似文献
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基于高分辨率卫星遥感影像自动、准确提取围填海土地利用现状,是实现围填海集约使用的重要技术手段。针对高分辨率卫星遥感影像地物特征复杂,依赖人工提取特征的传统方法较难满足业务部门实际需求的问题,提出了基于深度学习的围填海检测识别技术框架,该框架使用UNet网络的多约束变体结构,并针对高分辨率遥感影像地物特征复杂导致地物分类不一致的问题,引入全连接条件随机场和图像腐蚀运算对分割结果进行后处理。以天津市滨海新区2016年和2020年高分辨卫星遥感影像为数据源进行了验证,实验表明围填海地物分割整体准确率、F1-score、Kappa系数以及mIoU分别达到96.73%、92.87%、90.28%、86.82%。在此基础上,分析提取了该围填海区域土地利用动态变化特征,为围填海集约使用管理提供了有效技术支撑。 相似文献
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以中分辨率成像光谱仪(moderate—resolutionimagingspectroradiometer,MODIs)影像为数据源,提出了一种基于数据挖掘的海冰检测方法。根据海冰的反射率选择特征属性,并基于数据挖掘提取海冰检测规则。试验结果表明,在无云覆盖情况下,应用本文挖掘出的海冰检测规则能够得到较高精度的检测结果,与目前常用的归一化积雪指数(normalizeddifferencesnowindex,NDSI)海冰检测方法相比,本文提出的海冰检测方法不仅能够检测出固定冰,而且能检测出厚度较薄的浮冰。 相似文献
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针对叶绿素a浓度在不同的水体深度均有分布这一特点,基于表层叶绿素a浓度数据与不同水深处测量的叶绿素a浓度数据,采用C++Builder和Surfer混合编程,实现同一剖面不同水深的叶绿素a浓度剖面图的绘制,为开展叶绿素a浓度分布情况研究提供一种新的视角。 相似文献
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孔祥稳王常颖张世超李劲华隋毅 《遥感信息》2022,(2):97-104
针对高分辨率遥感影像中道路目标结构复杂且背景地物多样的问题,设计了一种适用于高分辨率遥感影像道路提取的SM-Unet网络。为捕获孤立道路区域的长距离关系的同时也能关注局部信息,网络编码器下采样前加入条纹池化模块;为增强网络对复杂场景中道路区域上下文信息的获取能力,使道路特征表示更有辨别力,编码器最后卷积层后加入混合池化模块。为验证SM-Unet模型提取道路的能力,选择我国高分二号遥感影像为数据集开展道路提取实验。结果表明,SM-Unet网络训练的道路提取模型在精确率、召回率、F 1分值、平均交并比等评价指标上,均优于U-Net、FCN、DeepLabV3+等网络模型。同时,在道路提取的完整性方面,提取效果最优。 相似文献
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