基于联想规则的影像资料开采

这个程序是用M文件编写的，运行环境为Matlab，也可以转化为C++运行。它的功能是自动执行医疗影像的分割操作。

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

针对线状地物与实际地物的符合程度，区分了规则图形如铁路、公路等与不规则河流、湖泊等地类。通过缓冲处理和影像数据直接勾画两种方法的结合，优化了线性图斑化处理的工作流程，确保了数据的准确性和地图底图的规范化。

这款联想电脑销售系统是由 VS2008.net 和 Access 开发的。

这份Matlab编写的影像融合程序集包含了Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合和高通滤波融合等多种方法。

煤矿综采自动化技术的研究已逐步成熟，但由于自动化综采工作面采煤工艺复杂，智能化系统庞大，各设备作业条件复杂。分析显示，各自动化子系统间存在信息孤岛现象，现有综采自动化设备和系统不能有效联通，数据可用性较低。为了在海量、噪声大、模糊和随机的实际数据中，提取和挖掘具有潜在价值的控制和生产决策信息，研究人员探索了如何通过深度数据挖掘技术实现对综采自动化系统的精准开采。基于数据挖掘技术建立的开采模型，通过融合数据分析实现实时工况数据和传感器测量数据的实时控制反馈，应用智能开采模型算法和控制算法进行迭代优化。随着数据挖掘技术的不断进步，系统和装备的分析决策功能得到增强，最终转化为精准开采决策，显著提升了

基于RETE 算法的URULE 规则引擎挺适合想用纯 Java 搞业务规则的朋友。嗯，RETE 就是那种帮你快速把一堆事实和规则匹配起来的玩意儿，响应也快，尤其适合你规则变动比较频繁的场景，比如金融风控或者电信计费。 URULE 里的规则集、决策表、决策树和评分卡都蛮实用。像决策表就挺直观，业务同事也能看得懂，自己动手改规则也不头疼。决策树呢，用来理清复杂逻辑，拖一拖拉一拉，路径就出来了，清楚明了。 比较好玩的是它自带的可视化设计器，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把规则做出来。纯 Java 实现，用啥服务器都能跑，比较省心。如果你用过Drools，这玩意儿上手也快。 要注意哦，URULE 项目里

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

数据挖掘里的关联规则，真的是挺实用的一招。尤其是做用户行为的时候，能帮你找出那些看起来没啥联系，实际却经常一起出现的项目组合。想找点资料？我最近翻到一个 PDF 资源，整理得还挺全的，顺手还贴了几个关联规则相关的文章链接，你可以按图索骥地看。 Apriori 算法的逻辑直白：先找频繁项，再一步步扩展组合。思路简单，落地也不难，适合入门和小规模实验。像那篇Apriori 关联规则挖掘算法，里面把步骤讲得比较清楚，新手也能看明白。 如果你已经熟悉点机器学习的套路，可以看看关联规则挖掘算法那篇，稍微技术点，但里面提到的支持度、置信度这些指标，还蛮有意思。打个比方，你在做商品推荐时，经常买 A 的人是