基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中，针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合，提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点，得到聚类中心和聚类个数，再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数，弥补了传统FCM聚类算法的不足，得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于蚁群及空间邻域信息的FCM图像分割方法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难以确定、搜索过程易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与改进的FCM聚类算法相结合,提出了一种基于蚁群算法的带有空间邻域信息的模糊C均值聚类图像分割算法.首先利用分水岭算法对图像进行初始分割,然后利用蚁群算法寻优,求得聚类中心和聚类个数,将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数进行模糊聚类.实验结果表明:由于聚类样本数量显著减少,很大程度上提高了聚类速度和抗噪能力,增强了算法的鲁棒性.     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊 C 均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值. 文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO-FCM）. 利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题,同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM 进行图像分割. 实验表明,该方法能解决 FCM 算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果.     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法在图像分割中已获得广泛应用.为了克服传统FCM算法抗噪性能差的局限性,提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,通过建立包含邻域信息的适应度函数考虑像素之间的相互影响,利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,提出的算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.     

基于PSO和GA混合优化的FCM算法

模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果.针对此问题,将粒子群优化(P S O)算法与遗传算法(GA)相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像.实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果.     

基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

基于田口方法的生态环境敏感性评估方法研究

提出基于田口法的生态环境敏感性评估方法。采用统计分析方法描述生态环境敏感性特征,构建生态环境敏感性数据的统计分析模型,结合大数据挖掘方法进行生态环境敏感性关联数据挖掘,提取生态环境敏感性数据统计分布的模糊聚类特征量,采用模糊C均值聚类分析方法和相关性融合分析方法,实现对生态环境敏感性评估和检测,基于田口方法构建生态环境敏感性评估的检测统计量,根据稳健性检验和统计回归分析方法,实现对生态环境敏感性评估和预测。仿真结果表明,采用该方法进行生态环境敏感性评估的自适应性能较好,预测准确度较高,提高了生态环境敏感性评估的置信度水平。     

Information for authors

<正>Science China Technological Sciences(Sci China Tech Sci)is a monthly peerreviewed academic journal supervised by the Chinese Academy of Sciences,and co-sponsored by the Chinese Academy of Sciences and National Natural Science Foundation of China.Its primary mission is to encourage communication of basic and innovative research results of high quality in the fields of technological sciences.The subject areas featured include materials,mechanical engineering,engineering thermophysics,water resources,space science,astronomics,civil engineering,nuclear science and technology,electronic engineering,architecture,and engineering mechanics,etc.All papers should be intelligible for a broad scientific audience.Contributions are invited from researchers all over the world.Sci China Tech Sci is indexed by SCI,EI,Current Contents,Index to Scientific Reviews,International Aerospace Abstracts,Math Reviews,MathSciNet,Current Mathematical Publications,Z Math,etc.     

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正General Journal of Beijing Institute of Technology(JBIT),an English language journal sponsored by Beijing Institute of Technology,was established in 1992.JBIT mainly publishes research articles that reflect the latest achievements in basic theory and experimental studies in various engineering fields and in applied mathematics,mechanics,physics,chemistry,and so on.JBIT is listed in Ei,CA,SA,AJ,CSA,MR,ZM and many other abstracting indexes.     

Genomics,metagenomics,and microbial oceanography—A sea of opportunities

Microbial oceanography is an emerging discipline resulted from the interaction,cross-fertilization and integration of life science and ocean science.Microbial oceanography integrates the principles of marine microbiology,microbial ecology and oceanography to study the role of microorganisms in the biogeochemical dynamics of natural marine ecosystems.The application of genomics tools to study marine microbes is resulting in rapid advancements in microbial oceanography that has important implications in globa...     

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电流变隔振器的理论研究

介绍了一种新型的隔振器———电流变隔振器 .通过对系统的结构进行简化 ,建立起物理模型 ,推导出运动微分方程 ,在理论分析和性能曲线模拟的基础上 ,确定出影响电流变隔振器工作特性的主要因素 .理论研究表明电流变隔振器在低、高频段均能良好隔振 ,有效降低传递力的幅值和扩大隔振的频率范围 ,并具有防系统共振的性能 .     

关于受控扩散过程的动力学

主要考虑在给定初始条件下构形变量的时间演化可由受控扩散描述的有限自由度动力系统.基于随机控制一般理论,引入受控扩散的随机作用量的两个适当形式.通过离散该随机作用量,导出系统受控扩散的广义坐标表示的动力学方程,该方程连同连续方程一起精确描述扩散运动的概率进程.