混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数,对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明,Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足,而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。     

色彩量化的模糊粒子群优化技术

把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。     

一种基于PSO的模糊聚类算法

在大量的模糊聚类算法中,模糊C均值聚类算法是应用最为广泛的,然而它存在着一些缺点:对初始值敏感,对噪声数据敏感,容易陷入局部最优。针对以上问题,提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法,利用粒子群强大的全局寻优能力,这种算法克服了模糊C均值聚类算法的缺点,试验证明,这种算法是一种很有潜力的模糊聚类算法。     

基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究

可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题.针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM).基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节.通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进.     

改进极限学习机的移动界面模式半监督分类

针对现有半监督分类方法无法对移动界面模式进行有效分类的问题,提出一种采用改进极限学习机的移动界面模式半监督分类方法。为了提高极限学习机的分类效果,利用改进的粒子群优化算法优化极限学习机的初始参数。根据移动界面模式数据的特点,利用主动学习和模糊[C]均值聚类提取信息丰富的未标记数据进行训练和标记。利用分类器实现对所有数据的分类。实验结果表明,该分类方法能够对移动界面模式数据进行有效和合理的分类。     

基于粒子群算法的无线传感网络大数据聚类优化方法

大数据聚类在无线传感网络数据处理领域中具有重要意义,但是大数据聚类方法存在聚类效果不佳、Jaccard系数较低等问题,提出基于粒子群算法的无线传感网络大数据优化方法。该方法结合主成分分析方法和信息熵降维处理大数据,减少数据聚类所需的时间,采用直觉模糊核聚类算法聚类大数据,引入粒子群算法,优化直觉模糊核聚类方法,利用优化后的算法获得无线传感网络大数据聚类的优化结果,实现大数据聚类。仿真分析结果表明,所提方法的聚类效果较好,Jaccard系数在0.70以上,数据平均熵仅为0.36,并且时间复杂度仅为26.3%,该方法的应用价值更高。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解。     

新的混合模糊C-均值聚类算法

基于量子行为的粒子群算法(QPSO)是一种改进的粒子群优化算法.它使用的参数个数少,在解的收敛性和全局搜索能力上优于基本的粒子群算法(PSO).将QPSO算法与模糊C-均值(FCM)算法相结合提出一种新的混合模糊C-均值聚类算法(QPSO-FCM),新算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,在一定程度上克服了FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低了FCM算法的初值敏感度.实验结果表明,改进后的新算法与FCM算法和PSO与FCM结合算法相比,具有良好的收敛性,聚类效果也有较好的改善.     

模糊C-均值算法在直觉模糊数聚类中的应用

提出了直觉模糊数的非监督模糊C-均值聚类算法。该算法首先定义了直觉模糊数之间的距离,其次构造了直觉模糊数聚类问题的目标函数,最后得到了直觉模糊数聚类的模糊C-均值聚类算法,聚类中心初始化方法,以及相关的聚类有效性函数。实验结果表明,该算法是有效的。     

基于改进微粒群算法的直觉模糊整数规划

提出了一种基于改进微粒群算法的直觉模糊整数规划。首先定义了目标函数和约束函数的隶属和非隶属函数,通过直觉模糊“最小-最大”算子,提出了直觉模糊整数规划模型;然后通过对微粒群算法进行改进,对直觉模糊整数规划进行了求解,并通过一个算例表明本文的算法性能优于其他几种算法。     

基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题.为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心:由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度.实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割.     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

离散多目标量子微粒群聚类算法*

聚类是数据挖掘中重要的数据处理方法.文中提出改进的离散多目标量子微粒群聚类算法.针对类中心数目未知的情况,引入整数编码策略,基于Canopy策略预测类中心的数目,设计有效的微粒群初始化策略.通过引入与、并和差异算子,定义改进的离散量子微粒更新公式.将文中算法应用于7组真实数据集,并对比2种典型单目标聚类算法和3种多目标聚类算法,验证文中算法性能.     

基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割

针对基本粒子群算法易陷入局部最优和过早收敛的缺陷,提出权重因子自适应的粒子群算法,并对部分粒子进行Morlet变异操作,由此得到改进粒子群优化算法.将该算法和模糊熵相结合并用于图像分割,利用改进粒子群优化算法来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,该算法取得了令人满意的分割结果,且算法运算时间较小,满足煤尘浓度实时精确测量的要求.     

基于改进PSO和FCM的模糊辨识

为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显著地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。