位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于小波的扇形束CT图像局部重建算法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006, [2]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006
  • 相关基金:国家优秀青年科学基金(61322211)资助项目; 教育部新世纪人才支持计划(NCET-12-1031)资助项目;教育部博士点专项科研基金(20121401110013)资助项目; 山西省青年学术带头人基金(20120301)资助项目
中文摘要:

大数据关联性分析是大数据挖掘的基础,一个好的关联性度量是实施关联分析的关键。本文首先指出大数据时代关联度量面临的挑战和研究现状,从关联关系度量的构造角度出发,对现有的关联关系度量进行整理,归纳总结了这些关联关系的性质和适用条件。在回顾关联度量发展历程的基础上,结合大数据时代关联关系的特点,提出构造关联度量可能满足的条件。最后针对多模态数据关联关系度量的若干问题进行探讨和梳理,从3个角度出发,提出应对多模态数据空间转换的挑战,以引起对该领域更深入的思考与研究工作,从而促进大数据挖掘工作的进展。

英文摘要:

Association analysis implemented with fantastic association measures is a basis of big data mining,so finding a reasonable measure is a key step for assocization analysis.Firstly,the challenge and research status of association measures are pointed out in the era of big data.From the perspective of the structure of the correlation measure,the exiting measures are systemized,and the properties and applicable corditions are summarized,respectively.Secondly,based on the development of correlation measures and the challanges of big data era,some conditions for meeting association measure are put forward to respond to meetting association measure challeges.Finally,some correlation measures in multi-modal data analysis are discussed and combed,and some ideas are provided to deal with the space conversion from three different angles,which attract more in-depth thinking and research,therefore promoting the progress on big data mining.

同期刊论文项目
期刊论文 8
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909