基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。     

基于参数自适应粒子群模糊聚类的图像分割研究

传统模糊聚类算法初始值过多依赖先验知识，易陷入局部最优，而采用粒子群模糊聚类虽有所改善，但粒子群也存在陷入早熟收敛的情况。针对这一问题，提出一种基于参数自适应的粒子群模糊聚类算法APSO-FCM。首先采用自适应参数控制策略对粒子群算法进行改进，然后使用提出算法优化模糊聚类初始数目，接着使用新的模糊C均值聚类方法进行图像分割。实验结果表明，提出算法划分的图像效果得到改善，在划分系数、划分熵等图像分割指标上有进一步提升。     

基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果聚类研究

提出了基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果模糊C-均值算法,用粒子群算法代替模糊C-均值算法梯度下降的迭代过程,同时引入自适应的平衡搜索策略加快算法收敛和提高去噪能力,在增强局部搜索能力的同时引导粒子群跳出局部极值点.这样不仅在一定程度上解决了网页文档不确定性的问题,而且获得快速、稳定的聚类效果.     

一种粒子群算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

模糊球壳聚类算法（FCSS）广泛应用于模式识别与机器学习领域。由于其采用传统的基于梯度法和交替寻优策略求解模型,对初始值比较敏感,往往只能得到模型的局部极值点,从而影响聚类的效果,甚至使所采用的方法失效。本文将现代全局优化方法之一的粒子群优化算法与模糊球壳聚类算法（FCSS）相结合,利用粒子群算法良好的全局收敛能力来改善传统聚类算法易于陷入局部极值的缺陷,从而得到一种新的球壳聚类算法（PSO-FCSS）,数值实验表明,新方法对球壳形数据有令人满意的聚类效果。     

基于量子粒子群模糊C均值聚类算法应用研究

模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。     

并行小生境粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊聚类算法对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优的问题,采用并行小生境粒子群优化算法对模糊聚类算法进行改进.通过山谷函数对小生境进行识别以形成互斥的多个子群,采用惩罚函数实现多子群并行搜索过程中的信息共享机制,引入混合聚类有效性函数获取最佳聚类数.仿真结果表明,该算法能提高模糊聚类算法的搜索效率以及分类精度.     

基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究

现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法.首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了 一种利用邻域空间信息的...     

基于云计算的大数据聚类挖掘算法研究

基于云计算的大数据聚类挖掘,需要结合改进粒子群算法、k-means算法的优势,提出基于改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的k-means聚类算法,设置自调节惯性权重、云变异算子,根据数据集种群的进化程度,调整粒子群算法的全局搜索、局部搜索能力,追踪数据粒子的个体极值、全局极值,更新每个数据个体在解空间中的点位置、更新速度,并在数据种群进化到一定程度时进行变异操作,选择全局极值作为期望Ex来控制种群迭代次数,避免数据挖掘陷入早熟收敛、局部最优解的情况。     

基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于模板的知识集成研究

针对企业和网络系统中存在大量分布式异构知识源的问题,提出了一种基于模板的知识集成方法.研究了基于本体的知识表示,将模板机制应用到集成系统中,并提出了一个基于模板的知识集成模型,为企业语义级知识的共享、集成及有效利用提供了解决方法和理论依据.     

大气散射对激光角度欺骗干扰影响的研究

根据光的粒子性,用蒙特卡罗法构建单个光子在大气传输中的散射模型,研究大气散射对激光角度欺骗干扰效果的影响.结果表明:①非对称因子、大气传输距离和消光系数等对干扰脉冲信号强度有不同程度的削弱,散射产生的迂回路径延迟了干扰脉冲到达导引头探测器的时间.②激光干扰脉冲在大气散射作用下脉冲展宽效应不明显.