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提出了一种进行图像关联规则提取时产生频繁项集的方法——频繁项树.为便于频繁项树的运用,使用了bSQ的图像数据格式来重新组织图像数据,并在此基础上提出了频繁项树的截断、半深度优先、图像掩模和多层次灰度范围自动生成等优化技术,降低了算法的时间和空间复杂度,使其具有较高的运行效率和实用价值.
一种新的在图像关联规则挖掘中产生频繁项集的方法
【摘 要】
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提出了一种进行图像关联规则提取时产生频繁项集的方法——频繁项树.为便于频繁项树的运用,使用了bSQ的图像数据格式来重新组织图像数据,并在此基础上提出了频繁项树的截断、
【机 构】
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中国地质大学计算机学院,华中科技大学计算机学院武汉光电国家实验室
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2011年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60603074）, 国家“九七三”重大研究项目（2004CB318203）
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