[1]李龙澍 邹武.基于粗糙集的图像分类挖掘[J].计算机技术与发展,2009,(04):143-145.
　LI Long-shu,ZOU Wu.Image Classification Mining Based on Rough Set[J].,2009,(04):143-145.
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基于粗糙集的图像分类挖掘()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年04期
页码:
143-145
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Image Classification Mining Based on Rough Set
文章编号:
1673-629X（2009）04-0143-03
作者:
李龙澍1; 2 邹武1; 2
[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室[2]安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
LI Long-shu;  ZOU Wu
[1]Ministry of Educational Key Laboratory of Intelligent Computing ＆ Signal Processing, Anhui University[2]Computer Science and Technology School, Anhui University
关键词:
CBIR; 粗糙集; 数据挖掘; 直方图
Keywords:
CBIR;  rough set;  data mining;  histogram
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
随着图像数据库的不断增长，传统方法的对基于内容的图像数据的分类挖掘越来越显得不足，使用粗糙集方法，利用先验知识可以提高图像分类的准确率。文中从图像的色彩特征的角度出发，通过多种方法尽可能多地提取图像的色彩特征信息，同时按照数据挖掘的一般步骤提出具体应用于图像分类的挖掘算法，且通过实验证明该算法的可行性和优越性
Abstract:
With the growing image database, the traditional methods of content - based image classification data mining is increasingly inadequate. The use of rough set methods and prior knowledge can improve the accuracy of image classification. This article from t

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学基金项目（050420204）;安徽省高校拔尖人才基金项目（05025102）李龙澍（1956-），男，教授，博士生导师，研究方向为智能软件和知识工程。
更新日期/Last Update: 1900-01-01