自适应果蝇算法优化模糊均值聚类算法图像分割

孙立新; 张栩之; 邓先瑞; 魏萍

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自适应果蝇算法优化模糊均值聚类算法图像分割

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为提高图像分割精度,并针对传统模糊均值聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种改进果蝇算法优化模糊均值聚类算法的图像分割算法。首先,根据上一代最优味道浓度判断值和当前迭代次数来自适应调整果蝇算法进化步长,在初期的步长大可避免陷入局部最优,进化后期果蝇移动步长变小可获得更高的收敛精度,加快收敛速度;然后,采用改进果蝇算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心,实现图像分割;最后,采用仿真实验测试算法的性能,实验结果表明,相对于对比算法,算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更优,具有更广的应用前景。

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来源
《控制工程》 |2016年第4期|494-499|共6页
作者
孙立新; 张栩之; 邓先瑞; 魏萍;
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作者单位

烟台南山学院工学院;

烟台南山学院商学院;

唐山师范学院计算机科学系;

中国石油大学地球物理与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
图像分割; 模糊均值聚类算法; 果蝇算法; 味道浓度;

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