华南理工大学学报（自然科学版）
華南理工大學學報（自然科學版）
화남리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
5期
95-100,105
,共7页
苏守宝%方杰%汪继文%王本有
囌守寶%方傑%汪繼文%王本有
소수보%방걸%왕계문%왕본유
模式识别%图像聚类%入侵性杂草优化%图像分析%优化
模式識彆%圖像聚類%入侵性雜草優化%圖像分析%優化
모식식별%도상취류%입침성잡초우화%도상분석%우화
针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化(IWO)的图像聚类方法(CIWO).该算法通过计算峰值信噪比(PSNR),动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.
針對原始譜聚類初始敏感的缺點,提齣瞭一種新的基于入侵性雜草優化(IWO)的圖像聚類方法(CIWO).該算法通過計算峰值信譟比(PSNR),動態確定圖像聚類簇數的最優選擇範圍,採用最小量差、最小簇內距離、最大簇間距離重新構造瞭圖像聚類質量的評價函數,通過模擬雜草剋隆的自然行為對圖像數據集的簇中心進行快速準確定位.將算法應用于幾箇基準測試圖像,併通過聚類有效性準則與k-Means、FCM、PSO等方法進行比較,髮現CIWO具有更穩定的圖像聚類性能.實驗結果也錶明,所提齣的算法可穫得更優的圖像聚類質量.
침대원시보취류초시민감적결점,제출료일충신적기우입침성잡초우화(IWO)적도상취류방법(CIWO).해산법통과계산봉치신조비(PSNR),동태학정도상취류족수적최우선택범위,채용최소량차、최소족내거리、최대족간거리중신구조료도상취류질량적평개함수,통과모의잡초극륭적자연행위대도상수거집적족중심진행쾌속준학정위.장산법응용우궤개기준측시도상,병통과취류유효성준칙여k-Means、FCM、PSO등방법진행비교,발현CIWO구유경은정적도상취류성능.실험결과야표명,소제출적산법가획득경우적도상취류질량.
