数据挖掘的一类目标变量的定义及应用研究

在数据挖掘中,存在一类没有确切的定义的目标变量。介绍该类目标变量的一种简单定义方法——“温度计——洋葱头”算法;并提供了一个应用实例。     

基于切比雪夫不等式的紫色土彩色图像分割

野外采集的机器视觉图像往往包含复杂背景,会对机器视觉识别紫色土产生影响,为了避免背景干扰,分割提取紫色土区域图像是首要的工作.本文应用3×3小子阵的标准差测度,建立模型优化紫色土区域的土壤与杂质类间和类内方差比,获得优化的置信概率P和H域分割阈值,提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应H阈值分割算法,实现基于图像自身紫色土特征的自适应分割,提升初分割出紫色土区域图像的精度.针对初分割结果中的孤立点、离散小土块和空洞,提出了从图像中心点出发的剔除背景区域孤立点和离散小土块的螺旋生长算法和基于4方向边界点确认的紫色土区域的空洞填充算法.仿真实验结果显示:自适应切比雪夫阈值分割算法与螺旋生长算法和空洞填充算法结合,分割提取出紫色土区域图像的误分率降低到3.24%,总时间花销更少,算法是有效的.     

浅析我国出口乌龙茶市场形势

随着东南亚经济的日益繁荣、继1986年之后,乌龙茶市场再次出现购销两旺。日本,去年进口乌龙茶约比前年增加3000吨,达18000吨;据日本海关统计,从1月至11月,进口我国特种茶15033吨,比前年同期增加175吨,其中乌龙茶13000多吨,各种用途的乌龙茶总消费量比前年增长9％,其中罐装乌龙产量创下新记录,突破90万斤的大关。香港、澳门、新加坡等地,近几年,许多场合以茶代替其他饮品,乌龙茶成了无碳酸气饮品的佼佼者。马来西亚、泰国等东盟各国,喝茶习惯由来已久,也具备了潜在的乌龙茶消费容量,据马来西亚《国内新闻》最近报道,马来西亚合邦茶商会约有七十六名商号会     

面向Internet的养蚕专家咨询系统设计

本文应用面向Internet的B/S模式构建了养蚕专家咨询系统，提供了Java类表示和用户自定义库扩充(修改)养蚕知识的方法，应用在类中定义方法搜索知识库，以保持系统知识的可扩展性和先进性。并且，用户自定义知识对系统知识库相关知识的屏蔽保持了用户和系统的独立性。     

数据挖掘的一类目标变量的定义及应用研究

在数据挖掘中,存在一类没有确切的定义的目标变量.介绍该类目标变量的一种简单定义方法--"温度计--洋葱头"算法;并提供了一个应用实例.     

出口乌龙茶市场形势看好

1991年出口红、绿茶,由于受西方国家经济衰退、海湾战争、苏联和东欧国家政局不稳,以及茶叶产销周期性波动的影响,市场仍然处于疲软状态。但出口乌龙茶,随着东南亚经济的日益繁荣,继1985年、1986年之后,市场再次出现购销两旺。     

面向Internet的养蚕专家咨询系统设计

本文应用面向Internet的B/S模式构建了养蚕专家咨询系统,提供了Java类表示和用户自定义库扩充(修改)养蚕知识的方法,应用在类中定义方法搜索知识库,以保持系统知识的可扩展性和先进性。并且,用户自定义知识对系统知识库相关知识的屏蔽保持了用户和系统的独立性。     

基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割

野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立基于类间方差最大化类内方差最小化准则的灰度变换优化模型,求解优化模型获得一个提升了紫色土与背景间分离特性的灰度图像。然后,构建无参的密度公式和一个中心决策度量来自动获取聚类中心,实现在密度峰值聚类算法框架下紫色土图像的自适应分割。最后,设计边界提取与区域填充的后处理算法获得完整的紫色土土壤区域图像。通过使用常规样本集、鲁棒样本集试验测试,结果显示:该文分割算法的初分割平均分割精度分别为93.45%和87.40%,比采用原始密度峰值聚类算法的平均分割精度分别提高3.16和12.47个百分点。经该文算法初分割、后处理,平均分割精度分别提高到96.30%和91.63%,平均耗时分别为0.36和0.35 s。研究结果为野外紫色土彩色图像的自适应分割提供参考。