【摘 要】
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多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,
【机 构】
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河北师范大学数学与信息科学学院,河北师范大学河北省计算数学与应用重点实验室,河北师范大学移动物联网研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71271067);国家社科基金重大项目(13&ZD091);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2014196);河北师范大学硕士基金资助项目(xj2015003)
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多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层以及包含度理论等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统(iterative function systems,IFS)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基
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