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改进项编码及粗糙集算法在病害蔬菜叶片图像挖掘中的应用

The Improved Algorithm Basing on Coding and Rough Set Reduction Algorithm in Vegetable Disease Leaf Image Mining
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摘要 针对病害蔬菜叶片图像数据挖掘效率较低的问题,提出了一种基于Apriori算法改进算法,得到极大相关组。并运用粗糙集算法进一步处理,合理划分属性区间,挖掘出病害的各个属性关联关系。研究得出结论显示受害面积和颜色、灰度均值程度最为相关。 In order to solve the problem of low efficiency in mining vegetable disease leaf image data,an improved algorithm is proposed based on the Apriori improving algorithm,getting greatly related group.Using the algorithm and further processing of rough set and reasonable division of attribute interval,Association of each attribute relationship of diseases were mined.The study concluded the relevancy between the damaged area with average gray level and color.
作者 罗晓丽
出处 《唐山师范学院学报》 2013年第5期52-54,共3页 Journal of Tangshan Normal University
基金 福建省教育厅A类课题(JA12400)
关键词 项编码 粗糙集 关联规则 灰度 item coding rough set association rule gray scale
  • 相关文献

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共引文献1

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