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题名基于ICA优化空间信息PCM的SAR图像分割
被引量：4
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作者
田小林
焦李成
缑水平
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机构
西安电子科技大学智能信息处理研究所
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1751-1755,共5页
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基金
国家自然科学基金(60673097
60703109)
+1 种基金
国家部委科技资助项目(A1420060172
51307040103)资助课题
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文摘
可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能,但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性,应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时,受SAR图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果。该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息,这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定,空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化,实现了空间信息影响因子的自适应调整,优化了PCM聚类结果。实验将这种算法应用于人工合成图像和实际SAR图像的分割,结果表明该文所提出的算法对初始分割不敏感,具有强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割效果。
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关键词
SAR图像分割
pcm聚类
平稳小波变换(SWT)
免疫克隆算法(ICA)
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Keywords
Synthetic Aperture Radar （SAR） image segmentation
possibilistic c-means （pcm） clustering
Stationary Wavelet Transform （SWT）
Immune Clonal algorithm （ICA）
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名概率聚类在非线性信号平滑处理中的应用
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作者
谭扬波
陈光
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机构
电子科技大学自动化系CAT室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
1999年第4期14-18,28,共6页
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文摘
本文提出一种基于概率聚类的滤波器（Ｐａｓｓｉｂｉｌｉｓｔｉｃ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ，即 ＰＣＦ）。该滤波器通过对活动窗口内的输入数据进行聚类，将其聚类中心作为该窗口的输出，从而得到滤波器的输出。从模拟结果我们可以看到该滤波器一方面可以滤去外加噪声，另一方面又保持了输入信号的非线性特征。
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关键词
概率聚类
滤波器
非线性信号
平滑处理
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Keywords
Membership function
Fuzzy clustering
possibilistic clustering
FCM algorithm
pcm algorithm
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名结合中心约束改进聚类算法的社区发现技术
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作者
夏洋洋
刘渊
黄亚东
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机构
江南大学数字媒体学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第8期265-270,共6页
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基金
国家科技支撑计划课题(No.2015BAH54F00)
国家自然科学基金(No.61672264)
国家重点研发计划项目(No.2016YFB0800305)
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文摘
进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体之间关系非常稠密,而有些却异常稀疏,由此构成的虚拟社区需要用特定的社区发现技术进行挖掘。前人提出过利用可能性C均值聚类算法(PCM)和处理好的社会距离进行社区发现,但通过虚拟社区算法评价的准确度指标发现,对于数据量大,数据粘性强的数据,其聚类效果并不理想。而聚类中心的好坏直接决定着聚类性能的好与坏,因此利用类中心约束方法对PCM算法进行改进,得到的新型聚类算法更加适用于真实网络数据集。实验针对真实数据集,利用准确度指标进行了验证。
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关键词
对称社会距离
随机行走
可能性C均值算法
准确度指标
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Keywords
symmertrical social distance
random walk
possibilistic c-means(pcm)algorithm
accuracy of indicators
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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