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多媒体数据挖掘的体系结构和方法被引量：10: 1; 作者胡军涛武德峰 +1 位作者李国辉甘亚莉《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第9期149-151,共3页; 提出了一个多媒体数据挖掘系统的一般结构(M3)，包括多媒体数据库(MD)、多媒体挖掘引擎(MME)和多媒体挖掘界面(MMI)，重点分析了几种挖掘方法（分类、关联和聚类）在多媒体挖掘中的应用。针对不同的媒体，如图像、音频、视频，讨论了各... 展开更多; 关键词多媒体数据挖掘多媒体数据库数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究被引量：5: 2; 作者贺玲吴玲达 +2 位作者蔡益朝谢毓湘雷震《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期77-80,共4页; 聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。... 展开更多; 关键词多媒体数据挖掘维度灾难相似度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分层向量距离的实时多媒体数据挖掘模型: 3; 作者高志昊蒋建中夏磊《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期195-197,共3页; 论文构造了一个实时多媒体数据挖掘模型,提出了一种原始视频数据进行数据挖掘的新机制,主要采用分层向量距离来进行动态可控序列分析分割、段内特征提取,使用粒子群K均值进行段间聚集,在一定程度上,解决了多媒体数据挖掘各方面的特殊要... 展开更多; 关键词多媒体数据挖掘模型分层向量距离粒子群算法视频数据聚集; 在线阅读下载PDF 职称材料

对多媒体挖掘理论与实力的分析: 4; 作者张云秋《现代情报》 2004年第2期41-45,共5页; 本文阐述了多媒体挖掘的概念、系统构成、基本步骤以及挖掘多媒体的主要技术 ,重点介绍了一个多媒体挖掘原型MultiMediaMiner,并对其现存问题进行了分析。; 关键词多媒体数据挖掘 MultiMediaMiner 数据仓库分类函数聚类分析概念等级; 在线阅读下载PDF 职称材料

图象数据关联规则挖掘被引量：23: 5; 作者舒风笛毋国庆王敏《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第11期1353-1356,共4页; 本文在介绍了多媒体数据挖掘基本思想和图象数据主要特征基础之上 ,对图象数据关联规则挖掘进行了讨论 .首先对关联规则挖掘有关问题加以描述和分析 ,针对图象数据 ,定义了新的关联规则及其有关概念 ,并给出考虑项数量的原子特征和空间... 展开更多; 关键词多媒体数据挖掘关联规则项数量图象数据多媒体数据库; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像数据挖掘之研究被引量：1: 6; 作者刘钊蒋良孝《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第33期202-204,共3页; 从介绍一个图像数据挖掘可以采用的系统原型出发,对图像数据挖掘的常用方法和基本过程进行了详细的阐述。; 关键词图像数据挖掘图像数据库多媒体数据挖掘多媒体数据库; 在线阅读下载PDF 职称材料

辅助决策的新闻视频挖掘被引量：4: 7; 作者谢毓湘栾悉道 +2 位作者吴玲达老松杨肖鹏《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第8期136-139,共4页; 新闻视频是一种丰富的信息源,对其进行有效的挖掘将有力地辅助决策分析。本文从多媒体信息系统的角度出发,深入思考了辅助决策的新闻视频的挖掘内容和挖掘方法,主要解决了以下两个问题:即挖掘什么和如何去挖的问题。指出辅助决策的新闻... 展开更多; 关键词新闻视频挖掘可视化统计分析时间趋势图时空分布图多媒体数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

视频挖掘研究进展被引量：6: 8; 作者代科学李强李国辉《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期11-15,共5页; 视频挖掘技术近年来受到了国内外研究者的逐渐关注,但研究还处于初步阶段,实际的应用系统很少,有关概念、系统结构和技术方法仍需深入研究。在回顾国内外研究动态的基础上,对视频挖掘的研究现状进行了归纳、评述;探讨了视频挖掘的概念,... 展开更多; 关键词多媒体数据挖掘视频挖掘数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多媒体数据挖掘的体系结构和方法被引量：10: 1; 作者胡军涛武德峰李国辉甘亚莉; 机构国防科技大学管理科学与工程系多媒体实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第9期149-151,共3页; 文摘提出了一个多媒体数据挖掘系统的一般结构(M3)，包括多媒体数据库(MD)、多媒体挖掘引擎(MME)和多媒体挖掘界面(MMI)，重点分析了几种挖掘方法（分类、关联和聚类）在多媒体挖掘中的应用。针对不同的媒体，如图像、音频、视频，讨论了各自的挖掘特点和主要挖掘内容。; 关键词多媒体数据挖掘多媒体数据库数据挖掘; Keywords Multimedia data mining Multimedia database Data mining; 分类号 TP311.134.3 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究被引量：5: 2; 作者贺玲吴玲达蔡益朝谢毓湘雷震; 机构国防科技大学信息系统与管理学院; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期77-80,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60473117); 文摘聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。; 关键词多媒体数据挖掘维度灾难相似度量; Keywords multimedia data mining curse of dimensionality similarity measurement; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分层向量距离的实时多媒体数据挖掘模型: 3; 作者高志昊蒋建中夏磊; 机构解放军信息工程大学; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期195-197,共3页; 文摘论文构造了一个实时多媒体数据挖掘模型,提出了一种原始视频数据进行数据挖掘的新机制,主要采用分层向量距离来进行动态可控序列分析分割、段内特征提取,使用粒子群K均值进行段间聚集,在一定程度上,解决了多媒体数据挖掘各方面的特殊要求。挖掘模型中各个部分与提出的技术相结合,基本上能满足实时情况下处理原始视频数据的要求。; 关键词多媒体数据挖掘模型分层向量距离粒子群算法视频数据聚集; Keywords multimedia data mining model multi-level vector distance PSO video data clustering; 分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名对多媒体挖掘理论与实力的分析: 4; 作者张云秋; 机构吉林大学公共卫生学院; 出处《现代情报》 2004年第2期41-45,共5页; 文摘本文阐述了多媒体挖掘的概念、系统构成、基本步骤以及挖掘多媒体的主要技术 ,重点介绍了一个多媒体挖掘原型MultiMediaMiner,并对其现存问题进行了分析。; 关键词多媒体数据挖掘 MultiMediaMiner 数据仓库分类函数聚类分析概念等级; Keywords multimedia min ing data cube concept hierarchy MultiMediaMiner; 分类号 TP311.134.3 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图象数据关联规则挖掘被引量：23: 5; 作者舒风笛毋国庆王敏; 机构武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学计算机科学系; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第11期1353-1356,共4页; 文摘本文在介绍了多媒体数据挖掘基本思想和图象数据主要特征基础之上 ,对图象数据关联规则挖掘进行了讨论 .首先对关联规则挖掘有关问题加以描述和分析 ,针对图象数据 ,定义了新的关联规则及其有关概念 ,并给出考虑项数量的原子特征和空间关系关联规则挖掘算法 Max Occur和 MAR- Spatial。; 关键词多媒体数据挖掘关联规则项数量图象数据多媒体数据库; Keywords Multimedia data mining Association rules Number of items Atomic features Spatial relationship; 分类号 TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像数据挖掘之研究被引量：1: 6; 作者刘钊蒋良孝; 机构中国地质大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第33期202-204,共3页; 文摘从介绍一个图像数据挖掘可以采用的系统原型出发,对图像数据挖掘的常用方法和基本过程进行了详细的阐述。; 关键词图像数据挖掘图像数据库多媒体数据挖掘多媒体数据库; Keywords Image data mining,Image database,Multimedia data mining,Multimedia databa se; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名辅助决策的新闻视频挖掘被引量：4: 7; 作者谢毓湘栾悉道吴玲达老松杨肖鹏; 机构国防科技大学多媒体研究开发中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第8期136-139,共4页; 基金国家863(2001AA115123)项目基金资助。; 文摘新闻视频是一种丰富的信息源,对其进行有效的挖掘将有力地辅助决策分析。本文从多媒体信息系统的角度出发,深入思考了辅助决策的新闻视频的挖掘内容和挖掘方法,主要解决了以下两个问题:即挖掘什么和如何去挖的问题。指出辅助决策的新闻视频挖掘的内容应包括结构挖掘、语义事件挖掘、趋势挖掘、关联规则挖掘以及决策者兴趣点挖掘等等;并以一个具体的例子来说明新闻视频挖掘的各种方法,如结构的分割、语义事件的探测、新闻故事重要度的判定、专题的统计分析以及模式的可视化等等。本文较好地实现了新闻视频的内容分析与挖掘的结合,初步的实验证明了提出的新闻视频挖掘方法在辅助决策方面具有有效性。; 关键词新闻视频挖掘可视化统计分析时间趋势图时空分布图多媒体数据挖掘; Keywords News video mining Visualization Statistical analysis Time-tendency graph Time-space distribution graph; 分类号 TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名视频挖掘研究进展被引量：6: 8; 作者代科学李强李国辉; 机构空军雷达学院预警监视情报系国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第10期11-15,共5页; 基金国家教育部博士点基金(20069998022) 国家自然科学基金(60273066)资助; 文摘视频挖掘技术近年来受到了国内外研究者的逐渐关注,但研究还处于初步阶段,实际的应用系统很少,有关概念、系统结构和技术方法仍需深入研究。在回顾国内外研究动态的基础上,对视频挖掘的研究现状进行了归纳、评述;探讨了视频挖掘的概念,清理了视频挖掘与相关技术的联系与区别;展望了视频挖掘研究中的重点问题和解决思路。; 关键词多媒体数据挖掘视频挖掘数据挖掘; Keywords Multimedia data mining Video mining Data mining; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多媒体数据挖掘的体系结构和方法	胡军涛武德峰李国辉甘亚莉	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2003	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究	贺玲吴玲达蔡益朝谢毓湘雷震	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于分层向量距离的实时多媒体数据挖掘模型	高志昊蒋建中夏磊	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	对多媒体挖掘理论与实力的分析	张云秋	《现代情报》	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	图象数据关联规则挖掘	舒风笛毋国庆王敏	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2001	23	在线阅读下载PDF 职称材料
6	图像数据挖掘之研究	刘钊蒋良孝	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2003	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	辅助决策的新闻视频挖掘	谢毓湘栾悉道吴玲达老松杨肖鹏	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	视频挖掘研究进展	代科学李强李国辉	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料