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1.
The grouping of pixels based on some similarity criteria is called image segmentation. In this paper the problem of color image segmentation is considered as a clustering problem and a fixed length genetic algorithm (GA) is used to handle it. The effectiveness of GA depends on the objective function (fitness function) and the initialization of the population. A new objective function is proposed to evaluate the quality of the segmentation and the fitness of a chromosome. In fixed length genetic algorithm the chromosomes have same length, which is normally set by the user. Here, a self organizing map (SOM) is used to determine the number of segments in order to set the length of a chromosome automatically. An opposition based strategy is adopted for the initialization of the population in order to diversify the search process. In some cases the proposed method makes the small regions of an image as separate segments, which leads to noisy segmentation. A simple ad hoc mechanism is devised to refine the noisy segmentation. The qualitative and quantitative results show that the proposed method performs better than the state-of-the-art methods. 相似文献
2.
3.
翟剑锋 《电脑编程技巧与维护》2012,(14):40-42
将自组织映射神经网络(SOM)与FCM结合,利用SOM的并行计算能够减少模糊C均值算法在处理海量数据时的聚类时间,可以提高聚类算法的速度和效果,同时使用该算法对校园网Web日志进行数据挖掘,能够对用户行为进行分析,从而提出相应的方法,更好地提高服务效率和管理质量。 相似文献
4.
5.
根据2014年1月至2015年11月闽江流域19个断面的水质月均值监测数据,采用自组织特征映射网络(SOM)和主成分分析(PCA)法研究了闽江流域水质时空变化特征,并用水质指数对闽江水质进行了综合评价。SOM分析将水质样本分为3个空间群组,其中水质变化周期分2个阶段:4—11月、12月至次年3月。PCA法分析表明,春冬季沙溪和富屯溪支流以及闽江下游福州城区河段营养盐水平偏高,在春夏季上游部分河段和下游闽江口有机污染水平偏高。水质指数评价结果显示,闽江流域整体水质较好,其中三大子流域及闽江下游水质评价从优至劣顺序为:富屯溪流域、建溪流域、沙溪流域、闽江下游流域。 相似文献
6.
利用SOM网络模型进行聚类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
自组织特征映射(SOM)是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,其整个学习过程是在输入样本空间内进行.并以欧氏距离为度量。本文先介绍了SOM网络模型的来源,接着对SOM网络的结构与学习过程进行了介绍,最后给出了一个SOM网络模型在聚类中的程序实例。 相似文献
7.
王世东 《安徽建筑工业学院学报》2009,17(5):90-92
在逆向工程中,对基于散乱数据点的曲线重建研究有着重要的意义。曲线可用线段基元逼近。提出使用SOM神经网络以线段为基元的曲线重建算法。给定某一曲线的散乱点集和一初始折线,使用该算法优化折线上的顶点位置,使折线更好地逼近散乱点;实验结果表明,使用该算法能够取得良好的曲线重建效果。 相似文献
8.
当前专利是按照领域划分的,而基于功效特征可以实现跨领域的专利聚类,这在企业创新设计中具有重要意义,而精确提取专利功效特征和快速获得最优聚类结果是其中的关键任务。为此提出一种信息实体语义增强表示(ERNIE)和卷积神经网络(CNN)相结合的功效特征联合提取(FEI-Joint)模型来提取专利文献的功效特征,并且改进自组织神经网络(SOM)算法,从而提出具有早期拒绝策略与类合并思想的自组织神经网络(ERCM-SOM)来实现基于功效特征的专利聚类。对FEI-Joint模型与TF-IDF、狄利克雷分布(LDA)、CNN在特征提取后的聚类效果上进行比较和分析,结果表明其F-measure值比其他模型有明显提高。ERCM-SOM算法与K-Means算法、SOM算法相比,在F-measure值提高的同时,其时间较SOM算法有明显缩短。对比使用专利分类号(IPC)的专利分类,采用基于功效特征的聚类方法可实现跨领域的专利聚类效果,为设计者借鉴其他领域的设计方法奠定了基础。 相似文献
9.
熔盐电解制备难熔金属的现状与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了传统的熔盐电解法用于难熔金属制备的应用现状,分析了其存在的弊病:主要是传统熔盐电解法对电解质要求严格,难以找到合适的熔盐.而新开发的熔盐电解法--FFC法和SOM法,都从一定程度上降低了电解过程对电解质的要求,成为熔盐电解制备难熔金属发展的新方向,是低成本、连续化、无污染生产难熔金属的可行之路.上海大学综合分析了FFC法和SOM法的优缺点,提出了一种改良的SOM法,该方法有效避免了FFC法中的缺点,并在制备Ti,Ta,Cr上取得成功. 相似文献
10.