全局频繁闭项目集挖掘算法研究

频繁闭项目集挖掘是数据挖掘研究中的一个重要研究课题.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.为此,本文提出了一种快速挖掘全局频繁闭项目集算法,并对其更新问题进行了研究;提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的全局频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法是有效的.     

一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法

医学图像分类是当前医学图像自动诊断和模式识别领域的一个新的研究热点,其任务是从给定的医学图像训练样本中提取能反映图像内容的特征,并根据这些特征进行图像分类,实现医学图像中病变组织的自动识别,以保证临床医学诊断更客观、准确和科学.通过对医学图像分类中的一些关键问题分析和研究,提出一种基于贝叶斯和神经网络的医学图像组合分类方法,并据此构造出医学图像组合分类器.这种组合分类器能够充分发挥各个分类器的优点,获得较好的图像分类结果.