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粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用 被引量:6
1
作者 王丹 吴孟达 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期76-80,共5页
提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像... 提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。 展开更多
关键词 粗糙集 模糊c-均值算法 粗糙模糊c-均值算法
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点密度函数加权模糊C-均值算法的聚类分析 被引量:30
2
作者 刘小芳 曾黄麟 吕炳朝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第24期64-65,96,共3页
基于模糊C-均值算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,文章利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种新的加权模糊C-均值算法,该方法不仅在一定程度上克服了模糊C-均值算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。
关键词 模糊c-均值算法 点密度函数 加权 模糊聚类分析
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模糊c-均值算法和万有引力算法求解模糊聚类问题 被引量:14
3
作者 谷文祥 郭丽萍 殷明浩 《智能系统学报》 2011年第6期520-525,共6页
针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算... 针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算法(FGSA)和模糊c-均值算法(FCM)的基础上,提出了一种新算法(FGSAFCM)来求解模糊聚类问题,有效避免了单纯使用模糊c-均值算法时对初始值敏感且易于陷入局部最优的缺点.采用目标函数和有效性评价函数作为评价标准,选取10个经典数据集作为测试数据,实验结果表明,新算法比单一的模糊c-均值算法有更高的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊c-均值算法 万有引力搜索算法 模糊万有引力搜索算法
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基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 被引量:7
4
作者 黄力明 吴小俊 王士同 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第4期19-22,共4页
对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊C- 均值算法(FCM)的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊C- 均值算法(MFCM),使其对Iris数据聚类.研究表明:多阶段的模糊C- 均值算法比模糊C- 均值算... 对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊C- 均值算法(FCM)的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊C- 均值算法(MFCM),使其对Iris数据聚类.研究表明:多阶段的模糊C- 均值算法比模糊C- 均值算法性能优越. 展开更多
关键词 隶属函数 模糊聚类分析 模糊c-均值算法
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对手抑制式模糊C-均值算法 被引量:18
5
作者 魏立梅 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期63-66,共4页
从竞争学习的角度提出模糊C 均值算法中隶属度的新解释 ,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C 均值算法 .理论分析和实验表明 :对手抑制式模糊C 均值算法提高了模糊C
关键词 模糊c-均值算法 隶属度 竞争学习
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模糊c-均值算法在区域土壤预测制图中的应用 被引量:16
6
作者 檀满枝 陈杰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期571-577,共7页
基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳... 基于模糊c-均值算法和地统计学空间插值,在面积约为1km2的研究区内进行区域土壤预测制图。研究结果表明:根据研究区123个剖面和土钻样点,通过分析它们在形态学上的特征和定量属性,建立了9类诊断特征土层。通过FCM算法模型,获得4类最佳分类数,模糊指数为1.7。类别数目与研究区受地形、母质和土地利用方式影响的主要成土过程决定的土纲下土壤类型数目一致。将经过对称对数比转换的隶属度成分数据进行单一模糊类别隶属度土壤预测制图,4种类别土壤在空间上具有明显的渐变过渡特征,制图结果较理想。在单一类别隶属度土壤图的基础上生成最大隶属度土壤图,与常规土壤调查土壤图具有共同参比的基础。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊c-均值算法 对称对数比转换 土壤空间预测制图
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基于模糊c-均值算法的水耕人为土土系预测制图 被引量:3
7
作者 白浩然 赵美芳 +4 位作者 王飞 张培育 谢龙涛 朱燕香 潘剑君 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1124-1133,共10页
[目的]本文旨在研究模糊c-均值算法(fuzzy c-means,FCM)在平原农区水耕人为土土系预测制图中的应用。[方法]挖掘28个标准土壤剖面,深度100 cm,并根据中国土壤系统分类体系与各大成土因素对水耕人为土土系空间变异的影响,遴选13种土壤类... [目的]本文旨在研究模糊c-均值算法(fuzzy c-means,FCM)在平原农区水耕人为土土系预测制图中的应用。[方法]挖掘28个标准土壤剖面,深度100 cm,并根据中国土壤系统分类体系与各大成土因素对水耕人为土土系空间变异的影响,遴选13种土壤类型诊断依据。结合FCM对所有土壤剖面样点数据进行模糊聚类分析,利用2种地统计学插值方法对其输出结果进行插值,并去模糊化得到土系预测图。利用土钻采集48个土系类型验证点,计算土系预测图与验证样点的混淆矩阵。[结果]28个土壤剖面共被分为10种土系类型,与手动检索建立的土系类型一致。比较利用2种插值技术得到的土系预测图,发现利用反距离加权插值(inverse distance weighted,IDW)获取的土系预测图更为准确、合理。选择基于IDW方法获取的土系预测图进行制图精度验证,发现验证点参与模糊连续聚类或不参与模糊连续聚类,其Kappa系数均为0.61,总分类精度均为0.65,满足土壤制图精度的基本要求。[结论]FCM算法与地统计学插值方法相结合能很好地实现平原农区水耕人为土土系的制图预测。在土壤诊断依据选择合理的前提下,可以广泛应用于平原农区景观变化较小区域土系的空间预测与制图。 展开更多
关键词 模糊c-均值算法 平原农区 水耕人为土 土系预测制图
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基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法 被引量:4
8
作者 陈凯 陈秀宏 孙慧强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2200-2204,2218,共6页
针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适... 针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法(Canopy-NLWFLICM),可以在NLWFLICM算法聚类前对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。 展开更多
关键词 聚类算法 Canopy算法 模糊c-均值算法 局部和非局部空间信息
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基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用 被引量:25
9
作者 郝杰 侍克斌 +2 位作者 王显丽 白现军 陈功民 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期859-866,874,共9页
岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大... 岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值(简称FCM)算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度σ_c、洞室围岩最大的切向应力σ_θ、岩石单轴抗拉强度σ_t和岩石弹性能量指数W_(et)作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明:该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。 展开更多
关键词 岩爆等级评价 云模型 粗糙集 模糊c-均值(FCM)算法 综合确定度
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基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类 被引量:27
10
作者 张利彪 周春光 +2 位作者 马铭 刘小华 孙彩堂 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期217-222,共6页
利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法.新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小... 利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点,结合模糊C-均值(FCM)算法提出一种新的模糊聚类算法.新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷;同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.实验结果表明,与FCM相比本文算法聚类更为准确,效率更高. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 模糊聚类 模糊c-均值算法
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基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法 被引量:11
11
作者 张忠平 陈丽萍 +1 位作者 王爱杰 林志杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期60-62,65,共4页
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观... 针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊c-均值算法 增量式聚类 AIFCM算法
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新的混合模糊C-均值聚类算法 被引量:6
12
作者 王浩 王秀友 陈蕴 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期917-919,922,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 聚类 量子粒子群算法 粒子群算法 模糊c-均值算法 模糊聚类 加权
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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 被引量:23
13
作者 陈金山 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期210-215,共6页
本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。... 本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C^-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。 展开更多
关键词 混合聚类算法 遗传算法 模糊c-均值算法
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基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类 被引量:9
14
作者 孙洋 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期152-153,169,共3页
为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题... 为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 聚类算法 模糊c-均值算法 免疫遗传算法 免疫遗传FCM算法
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模糊C-均值聚类引导的Kinect深度图像修复算法 被引量:8
15
作者 万红 钱锐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1564-1568,共5页
针对Kinect传感器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题,提出了一种模糊C-均值聚类引导的深度图像修复算法。该算法将同步获取的彩色图像和深度图像作为输入;利用模糊C-均值聚类算法对彩色图像进行聚类,聚类结果作为引导图像;然后对... 针对Kinect传感器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题,提出了一种模糊C-均值聚类引导的深度图像修复算法。该算法将同步获取的彩色图像和深度图像作为输入;利用模糊C-均值聚类算法对彩色图像进行聚类,聚类结果作为引导图像;然后对每个深度图像中的大面积空洞区域,利用改进的快速行进算法,从空洞边缘向空洞内部逐层修复空洞区域;最后,利用改进的双边滤波算法去除图像中的散粒噪声。实验表明该算法能有效修复Kinect深度图像中的空洞,修复后的图像在平滑度和边缘强度上优于传统算法。 展开更多
关键词 深度图像 空洞修复 模糊c-均值算法 聚类 快速行进法
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实时半盲非线性均衡算法:N-伪递推模糊C-均值均衡算法
16
作者 周薛雪 罗懋康 何小勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期966-968,共3页
本文基于模糊C-均值算法设计了能对不在同一时刻到达的数据进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊c-均值算法(N Pseudo Recursive Fuzzy c-means A lgorithm,简记为N-PRFCM),并将其应用到非线性均衡上(N-PRFCM均衡算法).仿真结果表明,该算法... 本文基于模糊C-均值算法设计了能对不在同一时刻到达的数据进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊c-均值算法(N Pseudo Recursive Fuzzy c-means A lgorithm,简记为N-PRFCM),并将其应用到非线性均衡上(N-PRFCM均衡算法).仿真结果表明,该算法具有实时、半盲、聚类中心的自适应变动的特性,且由于该算法关心的仅是信道聚类中心间的距离,故信道非线性畸变程度对它的影响可忽略不计.最后对该算法进行了收敛性分析. 展开更多
关键词 非线性均衡 模糊c-均值算法 模糊控制器
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基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法 被引量:18
17
作者 蒲蓬勃 王鸽 刘太安 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第16期4277-4279,共3页
针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM。该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从... 针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM。该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值。仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果。 展开更多
关键词 全局优化 模糊c-均值聚类算法 粒子群优化算法 聚类 粒子
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一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 被引量:13
18
作者 安良 胡勇 +1 位作者 胡良梅 孟玲玲 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第3期354-358,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:... 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。 展开更多
关键词 改进模糊c-均值聚类算法 FCM聚类算法 遗传算法 迭代步数 运行时间
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基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法 被引量:12
19
作者 李丽丽 李明 刘希玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第31期158-160,共3页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法(PSO)与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法(PSO)与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 粒子群优化算法 模糊c-均值聚类算法 全局优化
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模拟退火与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法 被引量:17
20
作者 刘晓龙 张佑生 谢颖 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期89-93,共5页
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础... 模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础上,依据模糊C-均值聚类算法建立模拟退火算法的目标函数,实现了基于模拟退火的模糊C-均值聚类图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。 展开更多
关键词 计算机应用 图像分割 模糊c-均值聚类算法 模拟退火算法
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