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针对聚类算法用于图像分割时造成的过度分割问题,提出一种带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法(FCM＿DN)．在传统的带有邻域信息的模糊C均值聚类算法基础上,引入类似高斯滤波的权重来表示像素点的位置差异,同时还引入中心点像素值与邻域点像素值之间的差异．相比于只考虑带有像素点之间位置差异的模糊C均值聚类算法,所提出的算法在聚类时可以使用更大的邻域,从而解决过度分割的问题．结果表明：在人造数据集上,本算法对于椒盐噪声和高斯噪声都有较强的鲁棒性;在现实数据上,本算法相比于11个先进算法在四个指标上有两个指标的表现都位于前三;在SED数据集的归一化互信息(NMI)结果对比中,本算法比其他算法高出1.78%～26.90%. 相似文献
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为了自动寻找脱硫过程的规律和知识,对脱硫过程进行决策支持,采用RBF神经网络作为建模工具,针对建模过程中出现的RBF中心和宽度难以确定的难点,在分析蚂蚁算法机理的基础上,提出了使用智能蚂蚁算法对RBF神经网络模型的中心和宽度进行自适应选择,从而达到模型训练精度和范化能力的一个最优的平衡,进而提高模型的预报精度;在分析脱硫工艺原理的基础上,通过有效的数据预处理,最后进行仿真分析,其模型的预报精度好于传统脱硫静态模型,具有一定的实用性和推广价值。 相似文献
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