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题名核空间自适应抑制式直觉模糊图像分割算法
被引量：3
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作者
林洋
兰蓉
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
西安邮电大学陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2353-2360,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61571361、61671377)
陕西省教育厅科学研究计划基金项目(16JK1709)
西安邮电大学西邮新星团队基金项目(xyt2016-01)
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文摘
针对直觉模糊C-均值(intuitionistic fuzzy C-means,IFCM)算法未考虑图像像素的空间邻域信息,导致对噪声较为敏感,算法运行效率较低,分割效果较差等问题,提出一种核空间自适应抑制式直觉模糊图像分割算法。以核诱导距离代替欧氏距离计算像素至聚类中心的距离,将局部空间信息融入核空间中;利用“投票模型”将模糊集扩展为直觉模糊集,减少人工参数对实验的影响;根据图像像素和聚类中心之间的分离性自适应生成抑制因子。实验结果表明,该算法对噪声鲁棒性较强,分割精度较高,提升了算法的运行效率。
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关键词
直觉模糊c-均值
核空间
局部空间信息
投票模型
抑制因子
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Keywords
intuitionistic fuzzy c-means
kernel space
local spatial information
voting model
inhibitory factor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于GA与IFCM聚类算法的入侵检测
被引量：2
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作者
王亚男
叶蓓
雷英杰
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机构
空军工程大学防空反导学院
空军驻上海地区军事代表室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第9期170-173,177,共5页
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文摘
针对直觉模糊c-均值(IFCM)聚类算法易陷入局部最优的问题,从适应度值标定和群体多样化2个方面对遗传算法(GA)进行优化,并将优化后的GA与IFCM算法相结合,提出一种改进的IFCM算法用于入侵检测。优化后的GA具有更优良的全局寻优特性,与IFCM算法结合后,可避免算法陷入局部最优。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,与IFCM算法相比,改进算法能有效提高聚类精度和检测效率。
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关键词
直觉模糊c-均值
聚类
局部最优值
遗传算法
全局寻优
入侵检测
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Keywords
Intuitionistic Fuzzy c-means（IFCM）
clustering
local optimum
Genetic Algorithm（GA）
global optimization
intrusion detection
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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