计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
18期
181-182,185
,共3页
陈曦%李春月%李峰%曹鹏
陳晞%李春月%李峰%曹鵬
진희%리춘월%리봉%조붕
粒子群优化算法%模糊C-均值聚类%图像分割
粒子群優化算法%模糊C-均值聚類%圖像分割
입자군우화산법%모호C-균치취류%도상분할
根据粒子群优化算法(PSO)强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类(FCM)的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定.实验结果反映了该方法的有效性.
根據粒子群優化算法(PSO)彊大的全跼搜索能力,提齣瞭用PSO算法優化模糊C均值聚類(FCM)的聚類中心的方法,有效地避免瞭傳統的FCM對初始值及譟聲數據敏感,容易陷入跼部最優的缺點,同時圖像分割的效果也得到瞭提高,性能也比傳統的FCM方法更加穩定.實驗結果反映瞭該方法的有效性.
근거입자군우화산법(PSO)강대적전국수색능력,제출료용PSO산법우화모호C균치취류(FCM)적취류중심적방법,유효지피면료전통적FCM대초시치급조성수거민감,용역함입국부최우적결점,동시도상분할적효과야득도료제고,성능야비전통적FCM방법경가은정.실험결과반영료해방법적유효성.
