蚁群-遗传融合的文本聚类算法

针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通过多次迭代找出最优的参数组合,并将其应用到文本聚类问题上.经与经典的k均值聚类算法、基本的蚁群聚类算法的仿真比较,结果表明所提出算法的聚类效果更好,在3个测试集上的F度量值要比k均值聚类算法分别提高5.69%、48.60%、69.60%,所以更适合于处理较大规模的数据集.     

基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法

为解决传统协同过滤算法在产生推荐时实时性较差性问题,提出了一种基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法.该算法将分两个步骤产生推荐.离线时,应用蚁群模糊聚类技术,对基本用户进行聚类;在线时,利用已有的用户蚁群聚类寻找目标用户的最近邻居,并产生推荐.实验表明,基于蚁群模糊聚类的协同过滤推荐算法能提高推荐产生的速度,即实时性得到...     

一种测地线活动轮廓模型的预处理方法

为解决测地线活动轮廓模型在图像分割中的平滑预处理以及图像梯度的计算,并提高水平集方法实现该模型时构造符号距离函数的速度,通过对Gaussian函数以及差分运算的讨论,提出了一种基于sobel算子图像预处理方法,并通过对8-邻域点性质的分析,给出了一种基于邻域扫描的符号距离函数计算方法.实验结果表明,Sobel算子可以同时实现图像的平滑处理并计算梯度,而且降低了差分计算梯度的时间复杂度,而邻域扫描方法相比其他符号距离函数的构造方法能够提高模型算法的执行效率.     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

面向医学图像分割的蚁群密度峰值聚类

在医学图像分割研究中,针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC),依靠先验知识给定截断距离d_c且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出了一种结合蚁群算法选取密度峰值聚类最优参数的医学图像分割方法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,使用图像熵计算信息素来指导蚁群的搜索路径;再使用变量量化表示聚类中心个数,蚁群通过迭代选择最优截断距离d_c和聚类中心,实现了DPC算法的自适应分割并得到了较好的分割效果.仿真实验分析证明了算法的有效性和实用性.     

一种改进的网络突发话题检测算法

引进文本相关度这一影响因子,提出了一种基于蚁群聚类算法的突发话题检测算法,该算法结合蚁群聚类算法的优势,综合考虑文本聚类和文本相关度的影响,得到对网络突发话题检测的最优聚类效果,并对近年来网络突发话题进行实验,达到了很好的聚类速度和聚类效果,验证了算法对突发话题检测的准确性和即时性.     

蚁群与遗传算法融合的聚类算法研究

目的 通过将蚁群与遗传算法融合,以解决蚁群聚类算法参数众多且与问题域相关,搜索容易出现停滞现象等问题.方法 将主要影响蚁群聚类算法性能的5个参数作为遗传算法中的染色体进行编码.首先设计遗传算法的选择、交叉、变异算子,进而将用于聚类结果评价的F-measure函数作为适应度函数,通过多次迭代找出最优的参数组合.结果 在仿真实验中,获得了较好的聚类效果.结论 蚁群与遗传融合的聚类算法较蚁群聚类算法有更大的优势.     

一种基于序列相似性的蚁群聚类算法SeqAntCluster

将序列数据的相似度度量方法S3M引入蚁群聚类算法中,提出一种基于序列相似性的蚁群聚类算法。该算法既继承了蚁群聚类算法原有的优点,又能有效地对序列数据聚类,更适合处理序列数据。     

一种改进的聚类和孤立点检测算法

对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好地识别出孤立点.     

基于交换机制的自适应蚁群聚类算法

在研究了基本聚类模型的基础上,模拟蚂蚁寻找食物源的行为,提出了一种基于蚁群最优化的自适应聚类分析的新方法。与之前的蚁群聚类不同,引入交换机制增强蚁群的觅食能力以提高聚类性能。该算法可以不用预先输入聚类数目,在仿真实验中该方法获得了比GCA算法和Kmeans算法更好的表现,表明这种基于交换机制的聚类算法具有较好的聚类性能。     

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

结合Sobel算子的蚁群红外图像边缘检测

红外图像边缘检测是红外图像处理的重要组成部分,蚁群算法应用在边缘检测方面具有良好的表现,但算法中蚂蚁初始位置的随机释放使得蚂蚁一开始会在非边缘区域耗费时间.采用Sobel边缘检测算子来引导蚁群边缘检测算法中蚂蚁初始位置的分布,使其以较高概率成为边缘的像素点作为起点对图像进行全局搜索,在对高概率区域检测的同时也将算法迭代...     

一种基于信息素扩散的蚁群聚类算法

作为数据挖掘技术的重要组成部分,聚类分析在很多领域有着广泛的应用.蚁群算法由于采用分布式并行处理和正反馈机制,具有较好的全局收敛性,并且在解决多种NP难问题中取得了成功.将信息素扩散模型引入到蚁群聚类算法中,通过设计新的信息素更新机制,提出一种新的基于信息素扩散的蚁群聚类算法.实验结果表明新算法在聚类效果上比基本的蚁群聚类算法有较明显的改善.     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

一种基于流形的蚁群聚类算法

在介绍了基于信息熵的蚁群聚类算法以及流形学习的方法的基础上,将基于动态切空间排列的流形学习方法与该蚁群聚类算法相结合,给出了一种聚类算法的新思路,并在城市规划布局问题中做了仿真实验,提高了算法的收敛速度。     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法。该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于图分割的蚁群聚类算法

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.