| 基于微粒群优化的图像分类方法研究 |
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| 引用本文： | 周鲜成.基于微粒群优化的图像分类方法研究[J].微计算机信息,2007,23(18):282-283,274. |
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| 作者姓名： | 周鲜成 |
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| 作者单位： | 410205,湖南省,湖南商学院计算机与电子工程系 |
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| 基金项目： | 湖南省自然科学基金;湖南省教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 论文提出了一种新的图象分类算法--基于微粒群的图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明：基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛性能优于K均值算法.
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| 关 键 词： | 微粒群算法 K均值算法 图象分类 |
| 文章编号： | 1008-0570（2007）06-3-0282-02 |
| 修稿时间： | 2007-04-032007-05-05 |
Research of Image Classification Method Based on Particle Swarm Optimization |
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| ZHOU XIANCHENG.Research of Image Classification Method Based on Particle Swarm Optimization[J].Control & Automation,2007,23(18):282-283,274. |
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| Authors: | ZHOU XIANCHENG |
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| Affiliation: | ZHOU XIANCHENG |
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| Abstract: | This paper proposes a new image classification algorithm based on Particle Swarm Optimization.The new image classification algorithm has been applied to MRI images to illustrate its applicability.The experimental results show that the proposed algorithm not only avoids the local optima,but also has greater searching capability than K-means algorithm,yielding promising results. |
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| Keywords: | Particle swarm optimization K-means algorithm Image classification |
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