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一种用于激光雷达特征提取的改进遗传聚类算法
引用本文:于金霞,蔡自兴,段琢华. 一种用于激光雷达特征提取的改进遗传聚类算法[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(4)
作者姓名:于金霞  蔡自兴  段琢华
作者单位:1. 河南理工大学,计算机科学与技术学院,焦作,454003;韶关学院,计算机科学系,韶关,512003
2. 韶关学院,计算机科学系,韶关,512003
3. 韶关学院,计算机科学系,韶关,512003;韶关学院,计算机科学系,韶关,512003
摘    要:为自主地对2D激光雷达感知的环境进行特征提取,提出一种改进的遗传聚类算法.首先将测距数据的空间近邻信息和模糊聚类相结合,提出一种加权的模糊聚类算法进行特征提取.针对聚类数目难以事先获得的问题,利用多种有效性索引对不同聚类算法的有效性进行计算评估,选取一种适合于测距数据有效性分析的索引函数作为遗传算法的适应度函数.同时,为解决聚类中局部最优问题,通过增加群体多样性,改进竞争择优的遗传算子来改进算法,以便提高局部搜索能力,加快收敛速度.通过相关算法的性能比较,本文方法的有效性得以验证.

关 键 词:激光雷达  特征提取  聚类  遗传算法

An Improved Genetic Clustering Algorithm for Feature Extraction 0f Laser Scanner
YU Jin-Xia,CAI Zi-Xing,DUAN Zhuo-Hua. An Improved Genetic Clustering Algorithm for Feature Extraction 0f Laser Scanner[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2008, 21(4)
Authors:YU Jin-Xia  CAI Zi-Xing  DUAN Zhuo-Hua
Abstract:
Keywords:
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