基于联想规则的影像资料开采

这个程序是用M文件编写的，运行环境为Matlab，也可以转化为C++运行。它的功能是自动执行医疗影像的分割操作。

针对线状地物与实际地物的符合程度，区分了规则图形如铁路、公路等与不规则河流、湖泊等地类。通过缓冲处理和影像数据直接勾画两种方法的结合，优化了线性图斑化处理的工作流程，确保了数据的准确性和地图底图的规范化。

这款联想电脑销售系统是由 VS2008.net 和 Access 开发的。

这份Matlab编写的影像融合程序集包含了Brovey变换融合、加权融合、HIS变换融合和高通滤波融合等多种方法。

煤矿综采自动化技术的研究已逐步成熟，但由于自动化综采工作面采煤工艺复杂，智能化系统庞大，各设备作业条件复杂。分析显示，各自动化子系统间存在信息孤岛现象，现有综采自动化设备和系统不能有效联通，数据可用性较低。为了在海量、噪声大、模糊和随机的实际数据中，提取和挖掘具有潜在价值的控制和生产决策信息，研究人员探索了如何通过深度数据挖掘技术实现对综采自动化系统的精准开采。基于数据挖掘技术建立的开采模型，通过融合数据分析实现实时工况数据和传感器测量数据的实时控制反馈，应用智能开采模型算法和控制算法进行迭代优化。随着数据挖掘技术的不断进步，系统和装备的分析决策功能得到增强，最终转化为精准开采决策，显著提升了综采工作面的智能化水平。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。

联想品牌机945 GC的BIOS更新是提升系统性能的重要一环。

规则2和规则4展现出100%的精度，表明它们在训练数据上具有极高的准确性。然而，在决策树算法中，追求过高的训练精度可能导致过拟合现象，即模型对训练数据过度适应，而对未知数据的预测能力下降。为了解决这个问题，后剪枝法是一种有效的策略。 以规则修剪为例，我们可以分析不同剪枝策略对模型性能的影响。下表列出了不同剪枝方案的精度变化： | 剪枝方案 | 分类正确的数目 | 分类错误的数目 | 精度 ||---|---|---|---|| 去掉A | 5 | 3 | 5/8 || 去掉B | 3 | 4 | 3/7 || 去掉C | 3 | 2 | 3/5 || 去掉AB | 4 | 0 | 4/4 || 去掉BC | 3 | 0 | 3/3 || 去掉AC | 4 | 1 | 4/5 | 通过比较不同方案的精度，可以选择最优的剪枝策略，例如，去掉AB或BC都使得规则的精度达到了100%。