规则型数据采掘工具集AMINER

介绍了一个规则型数据采掘工具集AMINER ,其目标是增强知识表达的能力 ,并形成一个实用的数据采掘工具 ,使其能适用于多种不同的应用领域。工具集以一定程度上通用的CRD方法为基本采掘算法 ,分为数据预处理、数据采掘和数据评价三大主要模块。系统原型是一个在关系或演绎数据库中采掘规则型知识 ,并对领域知识和采掘结果进行管理的系统 ,其主要功能包括数据采掘、领域知识的管理和采掘结果的管理。最后 ,对未来的工作提出了展望。

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。