基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。     

CONSIDERING NEIGHBORHOOD INFORMATION IN IMAGE FUZZY CLUSTERING

Fuzzy C-means clustering algorithm is a classical non-supervised classification method. For image classification, fuzzy C-means clustering algorithm makes decisions on a pixel-by-pixel basis and does not take advantage of spatial information, regardless of the pixels' correlation. In this letter, a novel fuzzy C-means clustering algorithm is introduced, which is based on image's neighborhood system. During classification procedure, the novel algorithm regards all pixels' fuzzy membership as a random field. The neighboring pixels' fuzzy membership information is used for the algorithm's iteration procedure. As a result, the algorithm gives a more smooth classification result and cuts down the computation time.     

基于粗集与遗传算法相结合的文本模糊聚类方法

该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类.在聚类过程中,将权重参数的设定也通过编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性和不可靠性.最后的实例说明了算法的可行性.     

基于二维灰度直方图的蚁群图像分割

提出了一种基于二维灰度直方图的蚁群图像分割方法。该方法基于二维灰度直方图 的灰度、邻域平均灰度及灰度频数进行蚁群模糊聚类,通过二维灰度直方图的一维最佳投影,设置精确的初始聚类中心来解决蚁群算法循环次数多、计算量大的问题;并针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发式引导函数进行了相应的修正。实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

基于显著性区域和蚁群算法的图像检索研究

针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影响检索精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区域检索算法.首先,利用类激活映射(class activation mapping,CMA)算法对...     

智能Petri网研究进展

阐述了Petri网与模糊逻辑、遗传算法、蚁群算法、粗糙集、神经网络等计算智能技术相互结合的方式以及主要适用范围,分析总结了其研究现状、结合方法的特点与应用背景,最后对Petri网与计算智能方法结合的发展趋势进行了总结和展望。