基于PSO和GA混合优化的FCM算法

吕冰垚; 姜志翱; 宁春玉

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基于PSO和GA混合优化的FCM算法

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模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果.针对此问题,将粒子群优化(P S O)算法与遗传算法(GA)相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像.实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第6期|125-130|共6页
作者
吕冰垚; 姜志翱; 宁春玉;
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作者单位

长春理工大学生命科学技术学院长春 130022;

长春理工大学生命科学技术学院长春 130022;

长春理工大学生命科学技术学院长春 130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像分割; 粒子群优化算法; 遗传算法; 模糊C-均值算法; 聚类中心;

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