图像挖掘技术研究
数据挖掘毕业论文题目
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数据挖掘毕业论文题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量(hǎiliàng)流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目本文内容：数据挖掘技术(jìshù)已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也浸透到了其他各大领域。
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数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究6、基于多目的决策的数据挖掘方法评估与应用7、基于数据挖掘的煤矿平安可视化管理研究8、基于大数据挖掘的药品不良反响知识整合与利用研究9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用11、挪动对象轨迹数据挖掘方法研究12、基于数据挖掘的本钱管理方法研究13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究14、面向交通效劳的多源挪动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究16、面向准确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究17、隐私保护的数据挖掘算法研究18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律比照研究22、基于数理统计与数据挖掘的?伤寒论?温里法类方方证辨治规律研究23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半构造化数据挖掘假设干问题研究25、基于数据挖掘与信息交融的瓦斯灾害预测方法研究26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计27、基于CER形式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究28、时间序列(xùliè)数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用(yìngyòng)研究30、基于多目的决策的数据挖掘模型(móxíng)选择研究31、银行(yínháng)数据挖掘的运用及效用研究。
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
多模态数据挖掘技术在人工智能中的应用研究
多模态数据挖掘技术在人工智能中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，多模态数据挖掘技术在人工智能领域中的应用越来越重要。
多模态数据挖掘技术可以利用多种类型的数据源，并将这些数据集成到一个模型中，从而得到更加全面和准确的分析结果。
本文将探讨多模态数据挖掘技术在人工智能中的应用研究，包括多模态数据挖掘技术的基本概念、多模态数据的来源以及多模态数据挖掘技术在人工智能中的应用领域。
1. 多模态数据挖掘技术的基本概念多模态数据挖掘技术可以利用多种类型的数据源，包括图像、音频、视频、文本等多种数据类型。
在多模态数据挖掘技术中，每个数据源都可以提供有价值的信息，通过将这些信息集成在一起，可以获得更加全面和准确的分析结果。
多模态数据挖掘技术包括多个环节，从数据获取、预处理、特征提取、模型训练到结果分析等。
2. 多模态数据的来源多模态数据来自于各种不同的应用场景。
例如医学领域中的多模态医学图像，包括CT图像、MRI图像、PET图像等；智能交通系统中的多模态数据，包括交通摄像头拍摄的视频、交通信号灯的信息、道路电子板的信息等；社交媒体中的多模态数据，包括文字、图片、语音等多种形式。
这些数据源都携带着不同的信息，通过多模态数据挖掘技术可以将这些信息组合起来，获得更加全面的结论和对应的预测模型。
3. 多模态数据挖掘技术在人工智能中的应用领域多模态数据挖掘技术在人工智能的各个领域中都有广泛的应用。
以下列举几个例子：（1）智能交通系统智能交通系统是多模态数据挖掘技术的一个典型应用领域。
通过综合不同类型的数据源，包括图像、视频、信号灯信息等，可以实现智能交通系统的各种功能，例如车辆识别、车流量监测、道路拥堵预测等。
多模态数据挖掘技术可以将这些不同类型的数据源整合起来，建立出高效的交通实时监控系统。
（2）医学领域医学领域是多模态数据挖掘技术的另一个应用领域。
在医学领域中，不同类型的医学影像数据被广泛应用于疾病诊断和治疗。
通过利用多模态数据挖掘技术，在多种类型的医学影像数据中提取出有价值的特征，利用机器学习的方法建立出高效的疾病诊断和治疗模型。
图像数据挖掘的模型和技术
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显微图像目标识别与结构提取方法研究
显微图像目标识别与结构提取方法研究I. 引言- 显微图像在医学、生物学、材料科学等领域中有着广泛应用- 目标识别和结构提取是显微图像分析中的重要任务- 简要介绍一下本文的研究内容和目的II. 相关工作综述- 国内外关于显微图像目标识别和结构提取的研究现状- 不同的方法和算法，以及它们各自的优缺点- 论文研究的方法在这个领域中的创新之处III. 显微图像目标识别方法- 提出的方法包括哪些步骤- 对每一步骤的详细描述和流程示意图- 介绍方法的特点和优势IV. 显微图像结构提取方法- 提出的方法包括哪些步骤- 对每一步骤的详细描述和流程示意图- 介绍方法的特点和优势V. 实验和结果分析- 选用的数据集和评价指标- 实验结果和分析- 对比实验结果和其他算法的结果，并分析原因VI. 结论和展望- 总结本文提出的显微图像目标识别和结构提取方法- 指出方法的不足和需要改进的地方- 展望未来可能的研究方向和应用场景参考文献引言随着现代科技的迅速发展，显微图像技术正在被广泛应用于医学、生物学、材料科学等领域。
显微图像分析的一个重要任务是目标识别和结构提取，其目的是从图像中提取有价值的信息和特征，从而在分析和处理过程中得到更好的结果。
基于计算机视觉和图像处理技术，研究人员提出了多种方法和算法来解决这些问题。
本文的研究内容是显微图像目标识别和结构提取方法的研究，旨在提出一种高效、准确、可靠的解决方案。
本章内容包括三个部分。
首先，我们将介绍显微图像技术的发展背景和重要性，概述目标识别和结构提取的概念和意义。
然后，我们会简要介绍本文的研究内容和目的，为下文做铺垫。
最后，我们会对本章做一个小结。
一、显微图像技术的发展背景和重要性显微图像技术是通过透过和反射成像等方法，将物体的细微结构和特征放大显示在显微镜下的科技。
随着人们对于物体细微结构认识的不断增强和各领域技术的不断发展，显微图像在医学、生物学、材料科学等领域中的应用十分广泛。
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究图数据处理是指对图结构的数据进行分析、挖掘和可视化的过程，其中图挖掘和关键节点识别是图数据处理中的重要技术。
一、图挖掘技术图挖掘是指从图数据中发现潜在的模式、规律和知识的过程。
图挖掘技术可以分为图模式挖掘和图分类挖掘两个方面。
1. 图模式挖掘图模式挖掘主要是从图数据中发现频繁出现的子图结构，如图中的子图、路径、圈等。
这些子图结构可能代表了一些重要的模式或特征，在社交网络分析、生物信息学、计算机视觉等领域有广泛的应用。
常用的图模式挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和GSpan算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过迭代的方式挖掘出频繁子图；FP-Growth算法是一种基于前缀树的挖掘方法，通过构建频繁子图的树形结构来提高挖掘效率；GSpan算法是一种基于图搜索的挖掘方法，通过遍历图数据中的所有可能子图来发现频繁子图。
2. 图分类挖掘图分类挖掘主要是将图数据进行分类，即根据图的属性和拓扑结构将其归类到不同的类别中。
图分类挖掘可应用于推荐系统、网络安全和图像识别等领域。
常用的图分类挖掘算法包括最近邻算法、支持向量机和神经网络等。
最近邻算法通过将待分类图与已知类别图进行相似度计算，将其归类到最相似的类别中；支持向量机采用超平面划分图数据空间，实现分类目标；神经网络通过训练神经元之间的权值来实现图分类。
二、关键节点识别技术关键节点识别是指从图数据中识别出对整个网络结构具有重要影响力的节点。
关键节点的识别对于理解网络的拓扑结构、控制网络的传播过程以及防止网络攻击具有重要意义。
关键节点的识别可以基于节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性和特征向量中心性等指标进行。
1. 度中心性度中心性指节点的度数，即与该节点相连接的边的数量。
度中心性高的节点在图中具有很大的影响力，通常被认为是关键节点。
2. 介数中心性介数中心性指节点在所有最短路径中作为中间节点的频率。
图像处理的研究方向
分享】图像处理地研究方向( )转载标签：杂谈一位老师回复给我地邮件,我觉得他说地很好;也请大家一起讨论一下.你好!我虽然从事图像处理研究，但做地东西比较杂，也不是很深入.只能给你一些粗浅地建议.我感觉图像处理现在地发展有两个层次，一个是算法研究，需要较多地数学基础，如偏微分方程()、各种空间变换(小波、曲波、剪切波等).这些领域研究文献特别多，但要想出点新东西确实比较难.如果能深入研究一下，写出来地论文有一定理论深度，估计比较容易被录用.另一个层次就是从横向拓展，找新地应用，也别地技术相结合，关键是找到研究内容，算法上只是将现有理论应用.最常见地与模式识别算法相结合，如人脸检测、行人检测、视频中运动检测，等等.只有点子新，文章应该也比较容易录用.个人见解，仅供参考.王老师:你好,首先感谢你在繁忙地工作和学习中抽出时间来阅读我地邮件.我是云南一所地方院校地教师，最近我在学习数字图像处理，看了冈萨雷斯地两本教材，知道图像增强、恢复、压缩、编码、分割等基本概念，但觉得很多详细地内容其实没看太懂.也不知道要做图像处理方面地研究需要学哪些东西.看了网上地一些讨论说现在图像处理方面地理论研究已经很难做出新地东西，不知王老师怎么看，现在做图像处理哪个方面比较容易发文章.我最近要选在职硕士地毕业论文题目，不知道从何入手，希望得到王老师地一些建议.在此不甚感激！我是从《中国图象图形学报》上看到王老师地文章和邮箱地，于是冒昧地给你发了邮件，打扰之处还请见谅.[ ] 文档收集自网络，仅用于个人学习相关回复：作者: 发布日期:图像处理是个老问题，也是个难问题.图像处理方面地研究以及做了很多很多年了，看现在很多问题都没解决.举个简单地例子，比如去噪，到现在为止，都还没有完全研究透.但要提出更好地方案，也比较难.还有比如自然图像地模型问题，至少到现在为止还没有一个比较好地模型能够描述大量地自然图像.有地模型也是对一些情况适用.因此，做图像处理还是有得做地，可也不是那么容易做地，就像上面地老师地回复，需要比较深地理论基础，尤其是数学，信号处理和统计方面地作者: 发布日期:研究地内容和研究地人员都比较多，不管研究什么，只要能提出自己地见解，或者在别人地基础上进行改进，应该都是可以地作者: 莫非是我发布日期:图像分辨率增强，比如一个小尺寸图片放大数倍又要保证放大地效果，具体应用如人脸分辨率增强，应用于监控视频人脸检测等环境.这也是一位老师给我地意见,我查了下相关分辨率增强地地文献,这方面中文地还挺少.有对这一方面了解地虫子来聊聊.作者: 发布日期::莫非是我:图像分辨率增强，比如一个小尺寸图片放大数倍又要保证放大地效果，具体应用如人脸分辨率增强，应用于监控视频人脸检测等环境.这也是一位老师给我地意见,我查了下相关分辨率增强地地文献,这方面中文地还挺少.有...好像做多分辨率图像增强地也有不少吧作者: 发布日期:创新地东西真地不是太容易做地.本人感觉把图像处理地理论和其他学科相结合才是能有最大发挥地途径.作者: 发布日期:我觉得这位老师地回信还是很中肯地，基本上多媒体领域（包括视频、音频等）都是这两条思路.个人感觉：如果你是学数学出身、对媒体本身感觉不明显，可以沿着第一条思路走，毕竟大部分学计算机出身地人理论功底都不如你，套用一些数学上常用地变换或优化就可能就会让方法看起来很新颖；如果你是学计算机出身、数学功底一般地话，可以沿着第二条思路走，只要能找到一个有趣地应用，里面用地方法不算太土，就是很不错地文章了.当然，如果你两方面都很强，就可以随心所欲了，横着走都没事.：图形图象学报也许是国内在图像处理方面最好地期刊了，但如果想做研究，还是多关注一下知名国际会议，例如，……文章内容要新很多.作者: 莫非是我发布日期:::我觉得这位老师地回信还是很中肯地，基本上多媒体领域（包括视频、音频等）都是这两条思路.个人感觉：如果你是学数学出身、对媒体本身感觉不明显，可以沿着第一条思路走，毕竟大部分学计算机出身地人理论功底...感谢谢你地回复.我是没法横着走了.数学不好，计算机也不行.郁闷得很，搞科研太难，很不适合我呀.呵呵作者: 发布日期:除了极少数人外，大部分人在本科刚毕业地时候，这两方面都不会太突出.只要你在同年级中还算可以，那么就不会有太大问题.如果两个方面都比较欠缺，但又很想搞研究地话，建议先趁年轻补数学.虽然开始发文章会慢一些，但后面看文章、写文章都会快很多，少走很多弯路，磨刀不误砍柴工.如果不是很想搞科研，就去工作吧.其实工作蛮好地，起码挣钱多，做到后来也不是很辛苦.作者: 发布日期:哎，我们做水印地更难啊作者: 发布日期:我也是做算法地，比较难做啊，而且需要静下心来看好多东西，嗨嗨..只能努力了啊..作者: 发布日期:中国图象图形学报很不错.但不是核心.作者: 莫非是我发布日期:::中国图象图形学报很不错.但不是核心.能投到中国图象图形学报我觉得就很厉害了,因为我真地实在是菜鸟,虽然每天都在学习了,但还是什么都不懂,尝试写了第一篇论文投了一底层次地期刊,被要求改了下格式后被录用了,结果版面费元,嘿死人,算了,不交了.以后真能投到核心地就吧.作者: 发布日期::莫非是我:图像分辨率增强，比如一个小尺寸图片放大数倍又要保证放大地效果，具体应用如人脸分辨率增强，应用于监控视频人脸检测等环境.这也是一位老师给我地意见,我查了下相关分辨率增强地地文献,这方面中文地还挺少.有...这叫超分辨率重建，是一个不错地研究方向.作者: 莫非是我发布日期:::这叫超分辨率重建，是一个不错地研究方向.非常感谢你地提示！之前我用＂分辨率增强＂搜索文章，找到地很少.经你提示后，发现这方面地文献还真是不少．作者: 发布日期:::这叫超分辨率重建，是一个不错地研究方向.这个研究方向已经有好多年了吧,记得年一次学术交流会上很多人在做这个啊作者: 发布日期:额，我刚刚学习数字图像处理这门课程，看到你们所讲地好有感触啊作者: 发布日期:图像处理现在确实很难进一步发展，同样说明需要发展；自身理论创新不易，故国人大部分做应用.我认为图像处理瓶颈在于不像一维信号有、等地分解重构工具，图像也需要分解重构，图像处理需要自己地工具.但是现在往往图像处理仍使用一维信号分析方法，这接近自然本身地面目吗？希望大家能用图像地观点来思考图像，幸运地是已经有些科学家这样做了，比如、等.[ ]作者: 莫非是我发布日期:::图像处理现在确实很难进一步发展，同样说明需要发展；自身理论创新不易，故国人大部分做应用.我认为图像处理瓶颈在于不像一维信号有、等地分解重构工具，图像也需要分解重构，图像处理需要自己地工具. ...呵呵，应该是只大牛作者: 发布日期:有一定道理！::图像处理现在确实很难进一步发展，同样说明需要发展；自身理论创新不易，故国人大部分做应用.我认为图像处理瓶颈在于不像一维信号有、等地分解重构工具，图像也需要分解重构，图像处理需要自己地工具. ...作者: 发布日期:还没确定方向，学习一下作者: 发布日期:呵呵，我地专业与图像处理有很大地联系啊作者: 发布日期:学习了听师兄说过这方面地内容作者: 发布日期:我们生医是医学和工学结合，图像处理是很关键地学科！关注中作者: 发布日期:乱弹一下.我地认识，图像处理地研究有三层或者三个主要方向：.图像认知理论研究.图像处理算法研究.图像处理地应用研究图像处理理论发展到今天，还远远不能说成熟了.基本地去噪、分割、分类任务离我们所期待地结果事实上有很大差距.因为有来自数学领域地有力支撑，图像处理算法地研究发展得很快，新算法层出不穷，某种程度上演变成了.我感觉到问题还主要在第一层：图像认知理论.这个认知水平决定了相应地图像处理算法地研究，继而决定了图像处理应用地性能.如果是依赖于一个有限地或者是错误地认知理论，其相应地图像处理算法将无可避免地面临着发展地瓶颈.比如说小波.图像地小波变换背后地认知图像特性应在多尺度多方向上表示.尽管这种表示相比单尺度地原始图像在一系列图像分析研究中显得更为有效，但人们还无法确认这样地认知其正确性到底怎样.目前我们只能说，“似乎”人类视觉系统具有同样地处理机制.如果这样地认知很有限，那么我们再沿着小波走下去，比如随后发展起来地多尺度几何分析（包含无数地），那么我们将面临着无法逾越地障碍.事实上我们可以发现，小波以及随后地进化在处理图像处理问题上相比一些传统途径并不见得有优势.所以，我地感觉，图像认知层地研究还有很多金子可以挖掘.作者: 莫非是我发布日期:::乱弹一下.我地认识，图像处理地研究有三层或者三个主要方向：.图像认知理论研究.图像处理算法研究.图像处理地应用研究图像处理理论发展到今天，还远远不能说成熟了.基本地去噪、分割、分类任务...说得很好,图像处理方面可以研究地应该很多很多,只是我们需要改变现在地研究方法,换个思路来考滤问题.作者: 发布日期:成熟地话题必须再缩小范围啊作者: 发布日期:图像处理好像可以分为三个层次像模式识别，机器学习属于中高层次，这方向学地人很多，竞争力大加油啊.......还是很有前景地作者: 发布日期:我在职硕士地论文也没有写，想写这方面，可自己只知道点皮毛呀，如何写哦，希望得到大家地帮助哦作者: 莫非是我发布日期:::我在职硕士地论文也没有写，想写这方面，可自己只知道点皮毛呀，如何写哦，希望得到大家地帮助哦呵呵,我俩一样,一起努力作者: 发布日期:如果不难就不会有进步了，在难中才能推动社会地进步呀！作者: 发布日期:多关注地文章，包括、、等等作者: 玉米老发布日期:密切关注此贴，讲地都很中肯作者: 发布日期:图像处理存在地最大问题是，不想其他学科（如控制）等具有相对比较严谨和普适性地理论.而目前图像处理研究主要是算法，这样就导致某一算法对某一幅图像有效，换一幅图像效果就大大降低.作者: 发布日期:图像处理涉及到地学科交叉内容很多，方向也很多，纯理论是比较难地作者: 莫非是我发布日期:::图像处理存在地最大问题是，不想其他学科（如控制）等具有相对比较严谨和普适性地理论.而目前图像处理研究主要是算法，这样就导致某一算法对某一幅图像有效，换一幅图像效果就大大降低.深有体会,看了很多论文都说自己地算法比别人地好,可换幅图像再比时就不一定了.作者: 发布日期:老师您好,我是一名在读研究生,我正在处理一批格式地图像数据，我要从中提取数据然后再处理得到我需要地东西，能否跟您探讨一下我地数据地处理方法？特别提示：本帖内容由莫非是我提供，小木虫为个人免费站点，仅提供交流平台，不对该内容负责.欢迎协助我们监督管理，如果您对该内容有异议，请立即发邮件联系通知管理员，我们保证在个工作日内给予处理.。
基于像素的数据挖掘可视化技术在电子商务中的研究与应用
基于像素的数据挖掘可视化技术在电子商务中的研究与应用作者：喻星晨常晶晶王亨姚衡王薪凯来源：《硅谷》2011年第04期摘要：论述将基于像素的可视化技术运用到电子商务领域的基于像素的数据挖掘可视化系统的基本原理、运行步骤及使用价值，并提出对此系统的进一步构想。
关键词：电子商务；数据挖掘；像素；可视化中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1671－7597(2011)0220063－010、引言随着互联网的高速发展，电子商务已经成为最流行的经济活动。
但随之而来的是信息量的迅速增长，导致了信息爆炸。
又由于人类对于视觉分析的先天性优势，将可视化技术与数据挖掘结合起来已毅然成为时下最有效的解决方案。
1、基于像素的数据挖掘可视化技术的理论依据1.1数据挖掘。
数据挖掘，是指从海量数据之中获取隐含的、目前未知的、最终可理解的、有效的、对于决策过程有用的知识的非平凡过程；也就是使用复杂的统计分析和模型技术来揭示隐藏在组织机构的数据集中的模式和關系；在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法。
1.2可视化技术。
可视化是综合利用计算机图形学、图像技术、交互理论，将抽象数据通过映射、变换，在二维显示屏幕上展现出来以支持用户分析和决策的技术和方法，以此来使得研究者可以观察计算结果并准确的做出自己的判断。
1.3基于像素的数据挖掘可视化技术。
数据挖掘可视化就是指使用可视化技术在大量的数据中发现潜在有用的知识的过程。
它充分体现了以用户为中心的思想，抛弃了原本的“黑盒操作”，转而将挖掘成败的决定权交予用户手中，实现了挖掘结果的可视化输出。
像素可视化技术的基本思想是将每个数据值映射成一个带颜色的像素，根据数据集的维数把屏幕分为若干个子窗口，每个子窗口显示数据的一维。
2、基于像素的数据挖掘可视化系统2.1数据源采集。
日志文件：是客户访问服务器时留下的记录客户访问行为的数据，其中标准公用日志文件格式存储关于客户连接的物理信息。
图像特征深度挖掘提取
图像特征深度挖掘提取图像特征深度挖掘提取随着人工智能技术的发展，图像处理和分析已经成为了一个重要的研究领域。
图像特征的深度挖掘提取在图像识别、图像检索和图像分析等任务中起着关键的作用。
本文将介绍图像特征深度挖掘提取的一些方法和应用。
首先，我们来了解一下什么是图像特征。
图像特征是指在图像中所提取出的能够代表图像内容的一些可视化的描述符或属性。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
传统的图像特征提取方法主要依赖于人工设计的算法，如SIFT、HOG和LBP等。
然而，这些方法在某些情况下表现不稳定，且对于复杂的图像内容往往难以提取有效的特征。
为了克服传统方法的局限性，近年来出现了一些基于深度学习的图像特征提取方法。
深度学习是一种模拟人脑神经网络工作原理的机器学习方法，其通过多层次的神经网络实现对图像特征的学习和表达。
深度学习方法的优势在于它能够自动从大量的数据中学习到更加丰富和有效的特征表示。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和自编码器（AutoEncoder）等。
在图像特征深度挖掘提取的方法中，卷积神经网络是最常见和最成功的模型之一。
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其主要通过卷积层、池化层和全连接层来实现对图像特征的提取和分类。
通过多层次的卷积和池化操作，网络能够逐渐提取出不同抽象级别的特征。
最后，全连接层将提取的特征进行分类或回归任务。
除了卷积神经网络，自编码器也是一种常用的图像特征提取模型。
自编码器是一种无监督学习方法，其通过将输入数据进行编码和解码来实现对特征的学习。
自编码器的编码过程可以看作是对输入数据进行了一种特征压缩，而解码过程则是对特征进行了一种特征重构。
通过训练自编码器，网络可以学习到输入数据的一种高维表示，这种高维表示即为图像的特征。
图像特征深度挖掘提取在许多实际应用中都发挥着重要的作用。
例如，在图像分类中，提取出的图像特征可以用于训练一个分类器，来实现对图像的自动分类。
基于图像分析的数据挖掘方法
基于图像分析的数据挖掘方法一、引言随着数字化时代的到来，图像数据处理变得更加普遍和重要。
图像领域的数据挖掘方法非常有用，可以帮助人们在图像中发现有用的信息。
在这篇文章中，我将介绍基于图像分析的数据挖掘方法。
二、图像数据的预处理彩色图片通常包含三个颜色通道——红色、绿色和蓝色。
在开始使用算法之前，首先需要将图像转换成数字矩阵。
然后可以按通道拆分矩阵，也可以对所有通道进行处理。
对于每个通道，我们可以进行图像增强和滤波。
增强可以改善图像质量，使它更容易分析。
滤波可以去除噪声并减少图像中的细节。
三、图像特征提取一旦图像数据经过预处理，就可以提取有用的特征。
在图像分析中，特征可以是颜色、边缘、形状和纹理等。
对于每个特征，我们需要选择合适的算法来提取它们。
颜色方面，我们可以使用直方图均衡化，它能够增加图像的对比度并强化颜色。
边缘可以通过Canny边缘检测算法进行提取。
形状可以使用形态学运算来处理，如膨胀和腐蚀。
纹理特征需要使用纹理分析方法来提取它们。
四、数据挖掘算法在得到特征后，我们需要使用数据挖掘算法来分析它们。
一些常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则和异常检测。
分类算法可以对图像进行分类，如花卉或人类面部表情。
使用支持向量机或决策树可以得到较好的分类效果。
聚类算法可以帮助我们找到图像中的模式，如每个图像的主要特征或相似的图像。
k-均值算法和层次聚类算法是常用的聚类算法。
关联规则算法可以找到图像中不同特征之间的关系。
我们可以使用Apriori算法或FP树算法来分析数据。
异常检测算法可以帮助我们识别图像中不正常的数据，例如在医学成像中检测出的肿瘤区域。
五、应用实例基于图像分析的数据挖掘方法被广泛应用于不同领域，如医学成像、安全监控和自动驾驶等。
在医学成像中，我们可以使用基于图像分析的数据挖掘方法来帮助识别癌症细胞、对脑部疾病进行分析和检测。
在安全监控中，我们可以使用图像分析和数据挖掘来检测可能的威胁，例如可疑人员进入某个区域或行李被遗弃等。
面向海洋领域的数据挖掘技术研究
面向海洋领域的数据挖掘技术研究在当今数字化时代，海洋领域数据的快速积累和海量信息的管理成为了一项迫切的需求。
通过数据挖掘技术，我们可以从海洋数据中发现隐藏的模式和规律，为海洋领域的科研、保护、开发以及管理提供有力的支持。
本文将探讨面向海洋领域的数据挖掘技术的研究内容和应用前景。
首先，海洋领域的数据挖掘技术需要处理大规模、多样性和复杂性的数据。
海洋数据包括海洋观测数据、卫星遥感数据、海洋气象数据、海洋地质数据等多种类型。
面对如此庞大而复杂的数据资源，研究者们致力于开发能够提取其中有用信息的数据挖掘算法和技术。
其中一个重要的研究方向是基于机器学习算法的海洋领域数据挖掘。
机器学习是一种通过学习数据模式来预测和分类的算法。
在海洋领域，利用机器学习算法可以对海洋气象数据进行天气预测，对海洋生物数据进行物种分类，对海洋地质数据进行地质特征提取等。
例如，通过训练模型，可以利用历史气象数据预测未来海洋气象情况，从而为海事、渔业等提供预警和指导。
另一个关键研究方向是基于文本挖掘的海洋领域数据分析。
海洋领域中有大量的文献、报告、专利等非结构化数据，这些数据中蕴含了丰富的知识和信息。
通过文本挖掘技术，可以从非结构化的文本数据中提取关键词、主题信息、实体关系等，为科研人员提供快速获取相关信息的工具。
例如，利用文本挖掘可以帮助科研人员快速获取某个海洋物种的相关文献，加速科研进程。
此外，还有一类重要的研究是基于空间数据挖掘的海洋领域数据分析。
海洋领域的数据往往具有时空特性，可以通过空间数据挖掘技术发现空间分布规律、热点区域等。
例如，通过分析卫星遥感数据，可以发现海洋污染的空间分布规律，为海洋环境保护提供科学依据。
空间数据挖掘技术还可以用于海洋资源开发的位置选址、海底地形分析等。
随着深度学习算法的快速发展，海洋领域数据挖掘技术也得到了进一步提升。
深度学习算法通过建立深层神经网络模型，可以处理更复杂、更高维度的数据。
在海洋领域，深度学习算法可以应用于图像识别、目标检测、海底地形重建等诸多任务。
图像数据挖掘技术研究及应用
ｌ ｒｒ ｓ系统 为 基 础发 展 起 来 的 图像数 据 挖掘 系 ｉ ａｉ ） ｂ ｅ
统 ，它 是典 型 的 功 能 驱 动 模 型 ， 如 图 １ 示 。 所 它 由４ 功 能模 块 组 成 。图 像采 集 器 （ｘ ａ ａｏ） 个 ｅ ｃ ｖ ｔｒ： 从 多媒 体数 据 库 中抽 取 图像 数 据 。 预处 理 器 （ｒ— ｐ ｅ
原 始 信 息 ， 以 及 基 于 原 始 特 征 的 对 象 或 区 域 信 息 ，利 用 聚 类 算 法 和 领 域 知 识 将 图像 分 割 成 有 意 义 的 区 域 或 对 象 ， 然 后 进 行 高 层 次 的 推 理 和
挖 掘 ，从 而 产 生 高 层 次 的 语 义 概 念 和 有 用 的 、 易于 理 解 的 模 式 。该 模 型 中 图像 信 息分 为４ 层 个 次 ］ ：象 素层 ： 由原 始 图像 信 息 和 原 始 图像 特 征 组 成 ，如 象 素 点 、纹 理 、 形 状 和 色 彩 等 。对 象
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訇 化
图像数据挖掘技术研究及应用
Ｉ ａｇｅ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈｎｏｌ ｍ ｄａ ａ ｍ ｎｉ ｇ ｅｃ ｏｇｙ ｅｓ ｒ ｅａｒ ｃｈ ａｎｄ ａｐｐｌｃａｔｏｎ ｉ ｉ
王文渊
Ｗ ＡＮＧ ｅ － ｕ ｎ Ｗ ｎｙ ａ
（ 楚雄师范学院，楚雄 ６ ５ ０ ） ７ ０ ０
架 。 Ｍ ｕ ｔＭ ｅ ｉ Ｍｉ ｅ 是 以 ＤＢＭ ｉ ｅ 系 统 和 ｌｉ ｄ ａ ｎ ｒ ｎｒ
Ｃ－Ｉ Ｄ（ｏ ｔｎ－ａｅ ｇ ｔ ｅ ａ ｆ ｍ ｉｉ ｌ － Ｒ ｃ ｎｅ ｔ ｓｄ ｉ ｅｒ ｒ ｖ ｌ ｒ ｄｇｔ Ｂ － ｂ ｍａ ｅ ｉ ｏ ａ
图像数据挖掘技术研究与探讨
一
个 根 象 素对 应 一 条 事 务 ， 域 中 每个 项 都 可 能 进 人 事 务 。 针 对 每个 邻 示 的傅 立 叶 描 述 法 、 于 区 域 表示 的不 变 矩 方 法 。 基 根 象 素 ， 果 有 Ｋ种偏 移 量情 况 ， 之 每 个 象 素 可 以 有 Ｃ 种 可能 的灰 如 加 （ ） 象 识 别 即 在 图像 中识 别 出 对 象 及 其 空 间 关 系 ， 及 到 的技 度 值 ， 此 ， 计 相 同 的偏 移 量 所 构 成 的事 务 ， 产 生 Ｇ ２对 涉 因 统 会 ｋ条 事 务 。 术 有 图像 分 割 、 象模 型 的 表 示及 对 象 识 别 。 对 关 联规 则 ： 条 关联 规 则 表 达 了 图像 的局 部结 构 ． 式 为 一 形
用 于数 据 挖 掘 ． 在使 用 挖 掘 工 具之 前 ， 了必 要 的 数 据 清 洗外 ． 要 根 除 还 根 象 素 ： 个 ｎ １ 域 的 根象 素 是这 个 邻 域 的 中 心 象 素 ， 个 Ｎ 一 Ｘ１邻 一 据 挖 掘 工具 的 特 点 和挖 掘 目的 对 图像 数 据 进 行 必要 的预 处理 。 预处 理 ＸＮ 的 图像 包 含 一 ＋ ） 根 象 素 。 ｎ１ ２个 主 要 包 括 可视 特 征 提 取 、 象识 别 、 据 规 约 、 感 数 据 离 散 化 、 对 数 遥 图像 项 ： 给定 的根 象 素所 在 的 邻 域 中 每 一个 象 素映 射 为 一 个 项 。通 所 融合等。 过一 个 元 组 （ Ｙ， 来 定 义 ， 中 Ｘ 和 Ｙ分 别 是 邻 域 中相 对 于 根 象 素 ｘ， Ｉ ） 其 （ ） 视 特 征 采用 图像 处 理技 术 通 过 计 算 获 得 ， 要 包括 颜 色 、 １可 主 纹 的偏 移 量 。 是 象素 的灰 度 值 。这 样 ． 个 具 有 Ｃ 种 灰 度 值 的 ｎＸ Ｉ 一 ｎ邻 理 、 状等 。 色是 应 用 最 广泛 的可 视 特 征 。 色 直 方 图用 于 存 放 图像 域 中 ， 能 产生 ｎ Ｇ个 不 同 的项 。 形 颜 颜 可 ２ 对 象 中 每 种颜 色 的像 素 的 比 例 ， 有 平 移 和 旋 转 不 变 性 ， 最 常 用 的 具 是 项 集 ： 系 列 项 的集 合 构 成 项 集 ， 际 上 映射 为 图像 中一 系列 相 一 实 颜 色 描述 。此外 还 有 颜 色矩 和颜 色 集 等 。纹 理 刻 画 了颜 色 和 密度 分 布 关 象 素 集 合 。 的 均 匀 性 ， 含 了 表 面结 构 和 其 与 周 围 环 境 关 系 的 重 要 信 息 ． 示 方 包 表 法 主要 有 ： 现 矩 阵法 ， 波 变换 法 等 。 状 表 示法 主要 有 基 于边 界 表 共 小 形
计算机软件与理论（081202）
计算机软件与理论（081202）计算机软件与理论（081202）⼀、学科简介计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和⽅法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、系统软件、软件⾃动化、程序设计语⾔、软件设计与理论、数据库系统、软件⼯程与软件复⽤技术、计算机⽹络技术、并⾏处理技术、⾼性能计算、智能软件、信息安全理论与⽅法、信息系统⼯程等。
该学科的研究⽅向主要有：软件⽅法学、信息系统⼯程、并⾏处理与⾼性能计算、计算机⽹络与普适计算和数据库技术与应⽤等。
以培养⾼素质的创新型科学研究与⼯程技术⼈才为⽬的。
教学科研⼯作中，兼顾理论研究与⼯程技术实践，着⼒建设重基础、宽⼝径的特⾊专业，以校企联合为⼿段，为科学研究和信息技术产业输送⾼层次的计算机专门⼈才。
在科学研究和应⽤技术⽅⾯跟踪国内外前沿⽅向，形成基础研究与应⽤技术研究结合、产学研结合的特⾊。
通过委托、横向合作等⽅式将科研成果转化为计算机应⽤产品，为政府、企事业等单位的公共信息平台建设进⾏研发，涉及信息系统集成、Web技术、信息安全、智能控制、图形图像处理、新农村及制造业信息化、远程教育、软件项⽬管理等众多应⽤领域。
计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。
⽬前，有教授7⼈，副教授11⼈，近年来承担国家⾃然科学基⾦项⽬3项、省部级项⽬8项，参与国家“863项⽬”3项，主持国家科技⽀撑项⽬⼦课题2项；在国际学术刊物、国内重要期刊和国际会议发表学术论⽂130余篇，SCI/EI/ISTP检索20余篇。
学科带头⼈和学术⾻⼲平均年龄约40岁，在各⾃的研究领域取得了丰厚的科研成果。
⼆、培养⽬标培养⽬标应根据国家对学位获得者的基本要求，结合本学科专业的特点，阐明对本学科专业硕⼠学位获得者在德、智、体等⽅⾯的要求。
1. 较好地掌握马列主义、⽑泽东思想和邓⼩平理论，拥护党的基本路线，树⽴正确的世界观、⼈⽣观和价值观，遵纪守法，具有较强的事业⼼和责任感，具有良好的道德品质和学术修养，愿为社会主义现代化建设事业服务。
考古学的研究方法和技术
考古学的研究方法和技术考古学是一门研究人类历史和文化的学科，它通过对古代物质遗迹的挖掘、分析和研究，揭示了人类在不同时期的生活方式、社会发展和文化变化。
在考古学的发展过程中，研究方法和技术的不断进步对于揭示历史的真相、还原过去的场景至关重要。
本文将介绍一些常见的考古学研究方法和技术。
一、考古学的田野调查田野调查是考古学研究的起点，通过对潜在考古遗址的调查，确定挖掘点位以及了解遗址的文化背景和历史背景。
田野调查的方法主要包括以下几种：1. 行地调查：考古学家对可能存在考古遗址的区域进行徒步或骑行的走访，观察是否有地表的文物或特殊地貌。
这种方法常用于广大的农田和野外地区。
2. 航摄与卫星遥感：借助现代航空或卫星技术，对地表进行遥感和摄影，通过对照图像寻找地貌、建筑和其他物质遗迹的线索。
这种方法适用于较大范围的调查和区域性考古发掘。
3. 探地雷达：通过向地下发射雷达波，利用其回波的反射和传播情况，探测地下不同结构和物质的差异，从而发现潜在的考古遗址。
这种方法对于探测地下墓葬和建筑遗址有较高的准确性。
4. 地质勘探：通过对地下地质构造和沉积物的研究，辅助考古学家确定不同时期遗址的潜在位置，为挖掘工作提供科学依据。
二、考古学的挖掘技术挖掘是考古学家获取考古遗址信息和文物的重要途径，也是考古学研究的核心环节。
在挖掘过程中，会运用到以下几项技术：1. 手工挖掘：采用传统的手工挖掘方式，通过锄头、铁锹等工具逐层挖掘，小心翼翼地寻找并清理出埋藏在土层中的文物和构造遗迹。
2. 机械挖掘：在大范围或深层次的考古挖掘中，可以使用大型机械设备，如挖掘机和铲车辅助挖掘，提高效率。
3. 细致挖掘：对于一些稀有文物和精细遗迹，考古学家会使用细致挖掘技术，如小型凿子、刷子、毛笔等工具，以保护和保存文物。
4. 发掘记录：在挖掘过程中，考古学家会进行详细记录和测绘。
这其中包括每个文物或遗址的编号、位置坐标、出土情况、周边环境等相关信息。
医学影像数据挖掘技术的研究与应用
医学影像数据挖掘技术的研究与应用概述：医学影像数据挖掘技术是指利用计算机科学和统计学的方法，通过从医学影像数据中提取有价值的信息和知识，来辅助医生进行诊断、预后评估和治疗方案选择等临床决策。
在近年来，医学影像数据挖掘技术逐渐成为医学研究和临床实践中的热点领域，为提高医学影像学的精确度、准确度和效率带来了新的可能性。
一、医学影像数据挖掘技术的研究方法1. 特征提取在医学影像数据挖掘中，特征提取是一个重要的步骤。
特征是从影像数据中提取的对临床问题有意义的属性或特性，常见的特征包括形态特征、纹理特征、密度特征等。
特征提取方法包括传统的几何特征提取和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）特征提取。
2. 数据处理和预处理医学影像数据通常具有大规模、高维度和复杂多变的特点，因此需要进行适当的数据处理和预处理。
数据处理包括数据清洗、去噪和标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
预处理包括图像重建、配准和分割等，用于对原始影像数据进行去除噪声、调整图像大小和形状等操作，以便后续处理和分析。
3. 数据挖掘算法数据挖掘算法是医学影像数据分析的核心，常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和深度学习等。
这些算法可以帮助医生在医学影像上进行分类、聚类、回归和预测等任务，从而提取和发现潜在的临床信息和知识。
二、医学影像数据挖掘技术的应用领域1. 疾病诊断和辅助决策医学影像数据挖掘技术可以通过对医学影像数据的分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案选择。
例如，在肿瘤的早期诊断中，通过分析肿瘤的形态、纹理和密度等特征，可以提高肿瘤的检测准确率和可早期发现的概率。
2. 疾病预后评估医学影像数据挖掘技术可以根据影像数据的特征，预测患者疾病的预后情况，帮助医生制定个性化的治疗方案。
例如，在肺癌治疗中，通过对肿瘤形态、纹理和密度等特征的分析，可以预测患者的生存期和复发风险，从而选择最优化的治疗策略。
3. 新药研发和临床试验医学影像数据挖掘技术可以对临床试验中的影像数据进行分析，评估新药的疗效和安全性。
做研究的时候需要用到的研究工具和技术的阐述
研究工具和技术的重要性及其应用研究工具和技术是学术研究中不可或缺的一部分。
在进行研究时，研究者需要使用各种工具和技术来收集、分析和呈现数据。
这些工具和技术可以帮助研究者更好地探究问题，更深入地了解研究结果。
研究工具的重要性在于，它们可以帮助研究者更好地收集数据。
例如，数据采集工具可以帮助研究者快速地收集大量的数据，而数据分析工具可以帮助研究者对数据进行深入分析，得出有意义的结论。
研究工具还可以帮助研究者更好地呈现数据，例如数据可视化工具可以将数据以图表、图像等形式呈现出来，更加直观易懂。
研究技术的重要性在于，它们可以帮助研究者更好地理解研究结果。
例如，实验设计工具可以帮助研究者更好地设计实验，从而获得更准确的结果;数据分析技术可以帮助研究者更好地处理和分析数据，从而得出更准确的结论。
研究技术还可以帮助研究者更好地呈现研究结果，例如数据可视化工具可以将研究结果以图表、图像等形式呈现出来，更加直观易懂。
在实际应用中，研究工具和技术的运用可以提高研究效率，降低研究成本。
例如，使用数据采集工具可以更快地收集数据，减少人工采集的时间和成本;使用数据分析工具可以更快速地分析数据，减少数据分析的时间和成本;使用数据可视化工具可以更快速地呈现数据，减少数据呈现的时间和成本。
常用的研究工具和技术包括数据采集工具、数据分析工具、数据可视化工具等。
例如，数据采集工具包括传感器、数据采集器等;数据分析工具包括统计分析软件、数据挖掘工具等;数据可视化工具包括电子表格、图表制作工具等。
这些工具和技术可以帮助研究者更好地收集、分析和呈现数据，从而提高研究效率和质量。
研究工具和技术是学术研究中不可或缺的一部分，可以提高研究效率和质量，从而更好地完成研究任务。
数据挖掘技术与应用-图像分析-图像大数据
第九章 图像大数据目 录图像分类face_recognition 0102图像大数据图像分类n图像数据分析的内容是什么？内容分析，内容识别，检测都离不开图像的分类n分类目标：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。
图像大数据图像分类的例子图像大数据图像分类的例子n图像分类模型读取该图片，并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率图像大数据图像分类在别的领域n虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。
n卫星影响n医学领域图像大数据卫星领域“空间考古学家”Sarah使用卫星影像定位过许多遗失的埃及城市、古庙和陵墓。
图像大数据医学领域基于海量的放射影像，准确识别疾病病灶并量化，为医生提供最专业的诊断依据图像大数据图像在计算机中的结构n在进行图像分类前我们了解一下图像在计算机中的结构n对于计算机来说，图像是一个由数字组成的巨大的3维数组。
图像大数据图像在计算机中的结构图像大数据图像在计算机中的结构n在这个例子中，猫的图像大小是宽248像素，高400像素，有3个颜色通道，分别是红、绿和蓝（简称RGB）。
如此，该图像就包含了248X400X3=297600个数字，每个数字都是在范围0-255之间的整型，其中0表示全黑，255表示全白。
图像大数据图像与机器学习n我们发现了图像是以数组形式进行的表达n能否将这些数组放入机器学习算法中n通过比较数组的距离进行分类图像大数据图像与机器学习图像大数据图像分类的简单实现n我们在进行线性分类前，先了解一下将会使用到的工具OpenCVn OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库n该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法图像大数据OpenCVn OpenCV功能非常强大，我们在此只对常用功能做介绍n更多的详情参考：https:///图像大数据最简单的线性划分>>>import cv2# Load input image -- 'table.jpg' >>>input_file = 'D:/ml/flower.jpg' >>>img = cv2.imread(input_file)图像大数据最简单的线性划分>>>input_file2 = 'D:/ml/flower.jpg' >>>img2 = cv2.imread(input_file2) >>>print(img2-img))图像大数据图像分类困难和挑战n计算机是机械的，即使非常细微的变化在图像矩阵中也会变为巨大的差异图像大数据图像分类困难和挑战n视角变化（Viewpoint variation）：同一个物体，摄像机可以从多个角度来展现。
AI技术在医学研究中的使用方法
AI技术在医学研究中的使用方法引言：近年来，人工智能（AI）技术得到了广泛的应用和发展，并在医学研究领域显示出巨大潜力。
AI在医学研究中的使用方法主要包括图像处理与诊断、数据挖掘与分析、精准医疗与个性化治疗等方面。
本文将详细介绍AI技术在医学研究中的使用方法，并探讨其对医学研究的意义与发展前景。
一、图像处理与诊断1. 基于机器学习的影像诊断AI技术可以通过机器学习算法自动从海量的医学影像数据中提取有用信息，辅助医生进行诊断。
例如，在肺癌筛查中，AI可以帮助自动检测和定位潜在的肿瘤，提供快速且准确的筛查结果。
同时，AI还能够通过对比不同患者影像数据，预测某些影响疾病进展和治疗效果的因素，为个性化治疗提供参考。
2. 基于深度学习的图像分割深度学习是AI技术的重要分支，它通过构建复杂的神经网络模型来实现对图像中不同结构和组织的自动识别和分割。
在医学研究中，基于深度学习的图像分割可以帮助医生快速准确地确定患者体内特定区域的位置和大小，为手术、放疗等治疗方案的设计提供依据。
二、数据挖掘与分析1. 医学数据整合与清洗医学研究过程中涉及到众多数据来源与类型，如临床试验数据、遗传信息、生物标记物等。
AI技术能够自动整合并清洗这些数据，提高数据管理效率，并降低人工操作带来的错误风险。
从而为后续的统计分析和模型构建提供可靠的基础。
2. 生物信息学研究AI技术在生物信息学研究中扮演着重要角色。
它可以利用机器学习算法从大规模基因组测序数据中寻找关联性，并发现新的致病基因和药物靶点。
此外，AI还能够协助开展蛋白质序列、结构与功能的研究，加速新药的发现和开发过程。
三、精准医疗与个性化治疗1. 基于基因组学的个体化用药建议AI技术可以通过分析患者基因组数据，预测其对特定药物的反应和耐受性。
这有助于医生制定个体化的治疗方案，避免不必要的副作用，并提高治疗效果。
2. 数据驱动的健康风险评估与管理利用大数据和AI技术进行健康风险评估已逐渐成为医学研究的重要方向。
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图像挖掘模型
原始图像不能直接用于图像挖掘。 必须对原始图像进行预
# 图像挖掘的方法与技术 #$. 预处理技术处理
预处理是对原始图像集进行一系列处理以产生图像描述 特征库的过程， 主要包括： 可视特征提取、 对象识别、 数据规约。 可视特征提取： 图像的媒体特征易于获取， 语义特征在 （ .） 对象识别和可视特征提取后通过人工注释、 或概念学习方式获 得。可视特征采用图像处理技术通过计算获得， 主要有： 颜色、 纹理、形状等。颜色是应用最广泛的可视特征。颜色直方图 （ @E7E> X9G8EJ><U） 用 于 存 放 图 像 对 象 中 每 种 颜 色 的 象 素 的 比 例， 具有平移和旋转不变性， 是最常用的颜色描述。 此外还有颜 和颜色集（ 等。纹理刻画了颜色 色矩（ @E7E> &EU:=8） @E7E> H:8） 和密度分布的均匀性， 包含了表面结构和其与周围环境关系的 重要信息， 表示方法主要有： 共现矩阵法、 小波变换法等。形状 表示法主要有基于边界表示的傅立叶描述法、 基于区域表示的 方 不变矩方法。此外还有有限元 M(& （ M9=98: (7:U:=8 &:8IE; ） 法和小波描述方法等。 对象识别和空间关系获取： 对象识别即在图像中识别 （ !） 出对象及其空间关系， 涉及到的关键技术有： 图像分割， 对象模
;<0=$+1=： CK-= >)>+< *-8+= ) ;8+<8-+L ;E :K+ <+=+)<9K ).? )>>@-9):-;. ;E -()*+ (-.-.*$’: E-<=:@J +M>@)-.= :K+ 9K)<)9:+<= ;E -()*+ ).? :K+ ><;N@+(= LK-9K -()*+ (-.-.* E)9+=$CK+. -: ).)@JO+= :K+ (;?+@ ;E -()*+ <+><+=+.:):-;. ).? :K+ E<)(+L;<P ;E -()*+ (-.-.* ).? :K+ :+9K.;@;*J ;E -()*+ (-.-.*$Q-.)@@J， L+ -?+.:-EJ =;(+ ER:R<+ )>>@-9):-;. ).? <+=+)<9K ?-<+9:-;.= ;E -()*+ (-.-.*$ >#?&’$80： ’()*+ (-.-.* ， ’()*+ <+><+=+.:):-;. ， ,R@:-(+?-) (-.-.* ， S):) (-.-.*
图像对象可分为全局对象（ 整幅图像） 、 局部对象（ 图像的 、 对象类型（ 及 某一区域） 。每个对象使用唯一标识（ 12） 34’( ） 其特征描述。图像对象特征包括以下 5 类： 媒体特征包括： 图像格式、 大小、 颜色、 分辨率、 文件名、 形 式变换、 作者、 建立日期。可视特征包括： 颜色、 纹理、 位置、 尺 寸、 形状、 方向。 &’()*+ 中 指 定 了 + 种 颜 色 描 述 、 5 种纹理描 述、 5 种位置描述、 5 种形状描述、 # 种方向描述。语义特征包 括： 文本注释、 人物， 对象、 行为、 时间、 地点、 原因。 基于上述模型可以面向对象方式表示图像， 对图像在进行 特征提取后， 其特征可存放于关系数据库或对象数据库中以用 于图像挖掘。
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计算机工程与应用
型的表示及对象识别。识别一般步骤如图 & ：
图 象 集 ’ 中 某 一 断 言 ! 的 支 持 度 (（ 为’中 定 义 !： !(’ ） 所有图象的对象在某一概念层次证实断言 ! 的百分比。 多媒体 关 联 规 则 !"# 的 置 信 度 为 ： （ ， 即为图象 (（ !!# ） (’ ） ) (（ !(# ） 集 ’ 中， 在某一概念层次证实断言 ! 的对 象 ， 在同一层次也证 该支持度为基于对象的支持度。 实断言 # 的对象的百分比， 定 义 &： 数据集 ’ 中， 对于某一概念层次模式 7 为足够频 繁的模式， 当 7 的支持 度 不 小 于 其 相 应 的 最 小 支 持 度 阈 值 (K ， 且不大于其相应的最大支持度阈值 #K。 已经提出许多图像关联规则挖掘算法， H+56-1L 提 出 了 一
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图像的表示
图像数据中需表示的信息可以分为物理表示和逻辑表示。
图像 物 理 表 示 包 括 图 像 头 （ 图像格式、 解析度、 像素位数） 和图
基金项目： 国家自然科学基金重点项目资助（ 编号： ； 教育部科技重点项目资助（ 编号： 教技司 /!"""0&V% ） TUA1%""& ） 作者简介： 曲文龙（ ， 男， 博士生， 研究领域为数据挖掘与计算智能。 李卫东， 博士生。 杨炳儒（ ， 男， 教授， 博士生导师， 研究领域为推理 &UV"B ） &U#1B ） 机制与知识发现、 柔性建模与集成技术。
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引言
随着数字成像技术和设备的广泛应用， 每天都产生大量的
像数据矩阵。图像逻辑表示即图像由对象层次组成。图像数据 表示应该是可扩充的并且应充分表达图像的结构和内容、 图像 中的对象及对象间的关系。 可结合领域知识和应用需求从图像 中提取感兴趣的特征作为对图像的描述， 形成类似事务数据库 的图像特征库以进行图像挖掘。图像描述过程包括： 抽取图像 全局特征、 识别图像对象、 指定图像对象的语义。 图像数据模型是用于提供图像概念表示的图像数据的抽 象， 是一组用于表示图像结构的概念集合， 早期用于图像检索 的图像数据模型有 2’3 、 4’,565 、 7,’3 等 /!0。采用适当的图像 表示模型进行图像内容表达是进行图像挖掘的前提和基础。
图!
&6789&:;9<&9=:> 体系结构
此 外 @<E 提 出 一 种 基 于 多 媒 体 数 据 库 的 数 据 挖 掘 模 型 ,L-。
4<=J 针对复杂类型数据提出一种基于特征空间变换的发 现 特 并将该模型用于 气 象 云 图 图 像 挖 掘 以 征子空间模型 2MHH&,+-， 进行短期气象预测。 &9CI<:7 开发了一个分布式图像挖掘系统
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图像向量空间模型
向量空间模 型 45’, （ 可在多维 8+9:;< =>)9+ -()*+ (;?+@）
’, 尚未形成完整的理论框架和统一的技术方法，仍处于探索
阶段。
空间表示图像 /10。 该方法类似文本文档的潜在语义模型表示， 采 用矩阵的奇异值分解来识别最具区分辩性的特征。图像库的 计算每个图像的所有候选属性值， 并存储于每 45’, 模型如下： 个图像的特征集合中。设特征集的特征数为 ! ， 图像库中有 " 个图像， 则可利用特征集得到一个 !#" 的矩阵 $ ， 对矩阵 $ 进 行奇异值分解可得如 下 1 个 矩 阵 ： $%&"’"()"。 其 中 &" 和 (" 是 正交矩阵， ’" 是 *#* 对角阵， * 是正交阵的阶，将初始信息分 解为线性无关的向量， 可根据 ’" 识别特征集的优势属性。该模 型对原始特征集合进行了特征空间重构， 对特征进行主元分析 仅选取正交的优势特征集合作为图像特征描述，有效减少冗 余、 实现了降维、 降噪。 该模型难以描述复杂图像中的多个对象 及空间关系的语义特征。
计算机工程与应用
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基于 &’()*+ 的面向对象的图像内容描述模型
其中包 &’()*+ 是 &’() 公布的标准的多媒体描述界面，
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及其空间关系，也未引入领域相关知识进行预处理和图像挖 掘， 因此挖掘出的模式受到限制。
含对图像的描述模式 ， 可作为图像检索和图像数据挖掘应用 中建立图像统一表示模型的参考。 &’()*+ 提出的图像描述模 式由 以 下 基 本 组 件 组 成 ： 图像对象、 对象特征、 对象层次图、 实 体关系图。每一图像用对象的集合描述， 对象可用一个或多个 对象层次图来组织， 对象间的非层次关系可用一个或多个实体 关系图表达（ 对象层次图实质上是实体关系图的特例） 。 每个对 象有多个相关的属性特征， 属性特征又分为媒体特征、 可视特 征、 语义特征。图 . 是用 /&0 表示的图像描述模式。
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摘 要 关键词
图像挖掘技术研究
曲文龙 李卫东 杨炳儒 （ 北京科技大学信息工程学院， 北京 &"""A1）
对目前图像挖掘的研究及应用现状进行综述， 首先阐明图像数据的特点及图像挖掘的主要问题， 随后分析了图
像的表示模型、 图像挖掘的框架模型， 介绍了图像挖掘的主要技术， 最后对图像挖掘应用和未来研究方向进行展望。 图像挖掘 图像表示 多媒体挖掘 数据挖掘 文献标识码 2 中图分类号 CD1&&
处理以生成可供高层挖掘模块使用的图像特征数据库，一个 预处理、 索引、 检索、 挖掘、 模式评 1& 系 统 应 包 含 图 像 的 存 储 、 功能驱动模 估和展示功能。 目 前 的 1& 系 统 模 型 可 分 为 两 种 ： 型和信息驱动模型。