计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
2期
402-405
,共4页
路彬彬%贾振红%何迪%杨杰%庞韶宁
路彬彬%賈振紅%何迪%楊傑%龐韶寧
로빈빈%가진홍%하적%양걸%방소저
模糊C均值%空间邻域信息%全局优化%实数编码混沌量子遗传算法%遥感图像
模糊C均值%空間鄰域信息%全跼優化%實數編碼混沌量子遺傳算法%遙感圖像
모호C균치%공간린역신식%전국우화%실수편마혼돈양자유전산법%요감도상
针对标准FCM对噪声和初值敏感的问题,提出一种基于实数编码混沌量子遗传算法(RCQGA)的改进的加入空间信息的FCM算法.该算法在解空间内将实数染色体通过反向变换映射到量子位,采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法对实数染色体进行演化搜索.将RCQGA与结合空间邻域信息的FCM相结合,用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用混沌量子遗传算法搜索全局最优解,代替传统FCM的基于梯度下降的迭代爬山过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题,并在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割.实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力.
針對標準FCM對譟聲和初值敏感的問題,提齣一種基于實數編碼混沌量子遺傳算法(RCQGA)的改進的加入空間信息的FCM算法.該算法在解空間內將實數染色體通過反嚮變換映射到量子位,採用量子位概率指導的實數交扠與混沌變異相結閤的方法對實數染色體進行縯化搜索.將RCQGA與結閤空間鄰域信息的FCM相結閤,用改進的FCM算法的目標函數建立適應度函數,利用混沌量子遺傳算法搜索全跼最優解,代替傳統FCM的基于梯度下降的迭代爬山過程,從而有效地避免瞭模糊C-均值聚類算法收斂到跼部最優和對譟聲敏感的問題,併在此基礎上實現瞭對遙感圖像的聚類分割.實驗結果錶明,該算法對于遙感圖像顯示瞭較好的分割效果和較彊的抗譟能力.
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