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文檔簡(jiǎn)介
1、遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)有著廣闊應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域。由于遙感圖像數(shù)據(jù)庫的海量特征,遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘已成為空間數(shù)據(jù)挖掘的主流。近年來,隨著圖像獲取和圖像存儲(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展,使得人們能夠較為方便地得到大量有用的遙感圖像數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)挖掘是用來挖掘圖像數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)、圖像內(nèi)或圖像間的各種關(guān)系以及其他隱藏在圖像數(shù)據(jù)中的各種模式的一種技術(shù),目前仍處于實(shí)驗(yàn)研究階段,是一個(gè)新興的、但極有發(fā)展?jié)摿Φ难芯款I(lǐng)域。其中一類方法是通過衛(wèi)星收集數(shù)據(jù),并通過Apr
2、iori等基本算法以及系列算法,挖掘出不同對(duì)象不同屬性間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這意味著序列模式挖掘算法可以集成到遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘算法之中。
作為遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘方法的核心,序列模式挖掘算法的性能一直是影響方法性能的瓶頸。由于Apriori算法、PrefixSpan算法在挖掘大數(shù)據(jù)集上的劣勢(shì),針對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)集,本文提出了基于BIDE的遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘方法,并對(duì)其中的閉序列模式挖掘算法進(jìn)行了深入的研究與改進(jìn),使之能夠更好的挖掘遙感圖像數(shù)據(jù)
3、集。
本文把BIDE算法集成到遙感圖像數(shù)據(jù)挖掘方法中。這種閉序列模式挖掘算法不需要維護(hù)候選閉序列,可以直接進(jìn)行閉序列檢查,并且可以快速完成搜索空間削減。針對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)集,本文對(duì)算法的各個(gè)模塊進(jìn)行了測(cè)試,證明了方法的有效性、高效性。
對(duì)于更大規(guī)模的遙感圖像數(shù)據(jù)集,BIDE算法在閉序列檢查和搜索空間削減的過程中需要進(jìn)行大量字符匹配和支持度計(jì)算操作。這兩種操作產(chǎn)生了大量的時(shí)間開銷。針對(duì)其弱點(diǎn),本文提出一種基于位置擴(kuò)展的閉
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