题名 基于改进KMOR的聚类算法
被引量：3
1
作者
刘撼坤 李晶 范九伦
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 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
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3158-3163,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61671377、61571361、61601362) 西安邮电大学西邮新兴团队基金项目(xyt2016-01)
文摘
为避免KMOR(k-means with outlier removal)算法因样本中类内离散度不同而产生离群点误判的问题,提出为每类样本分别选取离群点判别标准的改进算法。在算法初始化时,利用样本的密集性排除离群点干扰;在迭代过程中,根据每类样本的类内离散度分别选取判别标准,与样本到其所属聚类中心的距离比较判别离群点。两者结合提高聚类结果正确率,避免因样本中类内离散度不同产生的误判。实验结果表明,改进算法相比原算法在正确率和离群点检测上有所提高。
关键词
聚类 K均值 初始化 离群点检测 类内离散度
Keywords
cluster k-means initialization outlier detection within-class dispersion
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于改进的狼群算法的新型广义熵图像分割
被引量：5
2
作者
焦瑞芳 范九伦
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
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第10期3142-3144,3167,共4页
基金
国家自然科学基金面上项目(61671377) 西安邮电大学西邮新星团队资助项目
文摘
为了更准确地分割出图像中需提取的目标,提出改进的狼群算法与新型广义熵结合实现图像分割。在狼群算法游走行为中引入周期性随机扰动策略动态调整算法权重,并在狼群算法攻击行为中引入混沌全局搜索,将此改进的狼群算法与新型广义熵结合完成图像分割,用峰值信噪比作为图像分割评价指标对结果进行验证。结果表明,该算法能更准确地分割出图像中需提取的目标,比基本狼群算法与新型广义熵结合的分割结果更准确清晰。
关键词
狼群算法 周期随机扰动 混沌全局搜索 新型广义熵 峰值信噪比
Keywords
wolf pack algorithm(WPA) periodic random disturbance strategy chaotic global search new type of generalized entropy peak signal to noise ratio(PSNR)
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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
3
作者
林洋 兰蓉
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
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2353-2360,共8页
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)
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。
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
Keywords
intuitionistic fuzzy C-means kernel space local spatial information voting model inhibitory factor
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于PSO直觉模糊集相似度的刑侦图像分割
被引量：1
4
作者
兰蓉 程阳子
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
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期2949-2954,3001,共7页
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)
文摘
针对刑侦图像分割问题,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)直觉模糊集相似度的阈值算法。采用双边滤波对图像去噪,结合"投票模型"构造图像的直觉模糊集模型,以直觉模糊集上含权重参数的相似度为目标函数优化阈值,利用粒子群优化的方法自适应选取相似度中的权重。仿真结果表明,该算法能获得较好的分割效果,能够推广于自然图像的处理。
关键词
刑侦图像 阈值分割 双边滤波 直觉模糊集 相似度 粒子群优化
Keywords
criminal investigation image threshold segmentation bilateral filter intuitionistic fuzzy set similarity measure particle swarm optimization
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
