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.     

一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu算法

模糊聚类问题由于其非凸性而成为一个难以解决的数学问题。在解决模糊聚类问题时,会出现很多局部极小值和鞍点。因此,启发式的模糊C-均值算法是应用最为广泛的算法,其缺点是很容易陷入局部极小值。本文提出了一种搜索模糊聚类全局最优解的Tabu搜索算法,并比较这种新算法和模糊C-均值算法的性能。经过多次数据试验,证明Tabu搜索算法在搜索全局最优解时是很有效的。     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于混沌粒子群和模糊聚类的图像分割算法研究

针对模糊C-均值聚类算法受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响,易陷入局部最优解,以至于得不到最佳聚类结果等问题,提出了一种新的基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类的图像分割算法。该算法采用逻辑自映射函数初始化均匀分布的粒子群,当算法陷入早熟收敛时进行混沌优化,以改善因粒子停滞而收敛到局部最优解的能力。实验结果表明,该算法具有更快的分割速度和更高的分割精度。     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

改进的模糊C-均值聚类方法

该文针对模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,其中对传统遗传算法的编码方案、遗传算子约束条件及适应值函数等方面进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法。实验表明,将改进的遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,比单一使用FCM算法进行聚类分析的效果要好。     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法。使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能。实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果。     

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.     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。     

免疫克隆优化聚类技术

将人工免疫系统中的克隆选择优化应用于无监督分类与识别问题,提出了一种新的免疫克隆聚类算法.该算法利用克隆算子能够同时在同一父代抗体周围的多个方向进行全局或局部搜索,促使种群中抗体快速进化,从而在特征空间内快速获得聚类问题的全局最优聚类中心,有效克服了经典聚类算法易陷入局部极值的缺点,并从理论上证明了该算法具有全局收敛性．对7个人工数据集的聚类实验和两幅纹理图像的分割实验表明:新算法比常用的K均值算法的平均分类精度高20.9％,比另一种基于遗传算法的聚类方法的平均分类精度高20.3％．     

基于特征权重的遗传聚类方法

本文提出的聚类方法与通常的分区聚类方法区别在于 :( 1 )从遗传算法角度考虑聚类问题 ;( 2 )在特征权重基础上构造个体适应度函数 ,通常的聚类方法没有考虑特征对分类的不同影响 ;( 3)用基于罚函数的小生境遗传算法处理聚类问题 ,最大限度地保证搜索到全局最优解和所有局部最优解。算法具有通用性     

一种基于分组遗传算法的聚类新方法

为提高聚类效果,提出了一种基于分组遗传算法的聚类新方法。以改进的分组编码方式表示种群中的个体并基于此制定了合理的种群初始化方案,采用改进的遗传操作算子和种群更新规则,利用遗传算法高效的全局搜索能力实现聚类。通过非线性排序选择机制和精英保留策略提高了遗传进化的稳定性;引入同类并行交叉和合并分割变异算子提高了算法运行效率,增强了全局寻优能力。实验结果表明,该聚类新算法能够自动获得最优聚类数和最优划分方案,具有良好的性能和聚类效果。     

多峰连续函数优化的一种混合算法

提出一种解决多峰连续函数优化的混合算法。该方法定义适当的适应度函数，使用遗传算法自动形成极值点领域种群，进行聚类分析，分别在单极值区域取最优个体为初始点，采用最速下降法进行快速寻优，在得到全局最优解的同时获得多个局部极值。计算仿真表明该方法有效且收收敛快、精度高。     

基于免疫遗传聚类的异常检测系统

免疫算法是在保留遗传算法优良特性的基础上有目的、有选择的利用待求问题中的特征信息来抑制进化过程中出现的种群退化现象,算法核心是免疫算子(接种疫苗和免疫选择)的构造。基于免疫遗传算法的聚类不仅能够有效克服传统聚类方法对初始化敏感、依赖聚类原型、进化后期容易早熟等缺点,而且聚类结果能够快速收敛到全局最优。本文将这种聚类方法用于网络异常检测中,构造基于免疫遗传聚类的异常检测系统,该系统可实现对海量异构多维原始数据的异常检测,并且能够检测到网络未知攻击。本文在KDD CUP99数据集中进行了对比仿真实验,实验结果表明该算法能够得到较高的已知攻击和未知攻击检测率以及较低的误警率,检测系统性能优良。     

一种新的混合遗传聚类算法

为了有效地从W eb日志数据中提取出相似用户的浏览模式,提出了一种应用于W eb日志挖掘中用户聚类的新的混合遗传聚类算法。这种算法是遗传算法和K-中心点聚类算法的有机结合。该算法是一个具有全局最优解的聚类算法,其结果明显优于模糊聚类算法和简单遗传聚类算法。该算法能够有效地剔除噪音,得到较好的用户聚类的效果,为网站设计者优化网站结构,提高信息服务质量提供了有效的决策依据。     

基于并行遗传算法的去相关多用户检测器

通过将码分多址通信系统中的最佳多用户检测视为组合优化问题,利用遗传算法能全局寻优的优势,提出了一种基于并行遗传算法的去相关多用户检测器。理论分析和仿真表明:该多用户检测器无论是抗多址干扰的能力还是抗远近效应的能力都明显优于传统的检测器和去相关多用户检测器;由于采用了基于"联姻"策略的并行遗传算法,使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

免疫聚类算法在基因表达数据分析中的应用

提出了基于免疫聚类算法的基因表达数据分析方法. 根据基因表达数据矩阵的特点,设计了改进的Consine系数来度量基因相似度;借鉴生物免疫学的有关免疫理论,利用基因表达数据分析的先验知识自适应地改变抗体本身及其与抗原亲合度的关系,构造了基于免疫优势克隆的聚类算法. 与K均值算法和遗传算法的对比实验表明,该算法能够获得较大的类内紧制度、较小的类间分离度,具有较好的工程应用价值.     

基于粒子群聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于动态粒子群的聚类算法应用于图像边缘检测。由于FCM算法容易陷入局部最优,并对初始化敏感,这种算法利用粒子群较强全局寻优能力与局部寻优能力,动态确定聚类数目和中心,在此基础上又进行FCM聚类。两者有效地结合起来能搜索到有效的全局最优解。仿真实验表明,该算法应用与图像边缘检测是可行和有效的。