基于入侵性杂草克隆的图像聚类方法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化(IWO)的图像聚类方法(CIWO).该算法通过计算峰值信噪比(PSNR),动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.     

卫星图像分割的聚类算法

文章首先阐述了图像K-L变换的基本原理,然后再对处理后的图像应用ISODATA,FCM等方法进行图像分割,最后运用FCM算法的思想,改进方案,将聚类与传统图像处理方法相结合,对街区卫星图像进行分析,实验结果表明,改进的方案明显提高了卫星地图图像的分割速度和精度。     

一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法

提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论.     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.     

基于改进的FCM聚类算法的图像分割

本文从利用空间信息的角度进行了研究,从邻域距离约束的角度出发,提出一个新的聚类目标函数,得到基于邻域距离约束的FCM图像分割算法。将该算法用于人工图像和实际图像的分割实验,实验结果表明了该算法的有效性以及对噪声的鲁棒性。     

网络入侵的聚类算法研究与实现

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大.据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法.该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好.实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的.     

模糊聚类算法在痕迹图像分割中的应用

针对痕迹图像在比对与识别中的预处理要求,以图像像素灰度和邻域信息的二维矢量为聚类样本,以二维直方图确定阈值数,采用对样本进行加权的模糊c均值聚类算法对痕迹图像进行多阈值分割处理.实验结果表明,基于样本加权的模糊聚类算法速度快,对痕迹图像有较好的分割效果.     

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法

针对图像分割特征具有交叉重叠现象、其类属的划分存在不确定性的分割问题,模糊聚类分割算法具有较强的优势,但其速度慢且容易陷入局部最优以及对初始值的设置敏感等问题.根据粒子群优化算法具有全局寻优能力,同时还具有较强的局部寻优能力,能更快收敛于最优解的特点,提出了一种基于粒子群的模糊聚类分割算法.实验证明,该算法相比传统的模糊聚类分割算法,具有更快的收敛速度和更高的分割精度.     

CT图像的模糊聚类分割

本文描述了模糊聚类Fuzzy C-Means(FCM)算法实现CT图像分割的方法和过程,该算法的主要特点是提供了一种非监督方式的模糊聚类,它可满足CT图像工作站以非监督方式分割图像的要求。 介绍了CT图像模糊分割的特点,并对实验过程和结果进行了讨论。     

基于人工蜂群优化的密度聚类异常入侵检测算法

采用改进的人工蜂群优化算法解决密度聚类异常入侵检测中的参数和特征组合优化问题. 首先, 在初始化蜜源阶段采用不同的编码方法分别对参数和特征值进行编码; 然后, 在邻域搜索阶段利用两种搜索策略分别对参数和特征值进行搜索; 最后, 为满足异常入侵检测对低误报率的需求, 在新的适应值函数中加入误报率影响因子. 实 验结果表明, 基于人工蜂群优化的密度聚类异常入侵检测算法不仅提高了正常行为轮廓的精度, 而且降低了计算开销和存储空间, 并在一定程度上消除噪声特征的干扰, 实现了检测性能的提升.     

杂草算法收敛性分析及其在工程中的应用

针对从自然界中杂草的生长繁殖特性演化而来的新型智能优化算法———扩张性杂草进化算法,通过马尔可夫链,分析证明了它的全局收敛性.相比其他启发式算法,其最大优点是基于种群中优秀的个体有指导地进行搜索,且算法中子代个体按正态分布的方式分布于父代个体周围,在进化过程中通过动态调整此正态分布的标准差,使算法在早期与中期充分保持群落的多样性,较其他启发式算法更容易保证对解空间的全面搜索.而在算法的后期加强对优秀个体周围的局部搜索,从而保证算法能够稳健地收敛到全局最优解.典型的复杂机械优化设计算例结果表明,该算法在优化过程中能有效避开局部最优解,快速、有效地收敛到全局最优解.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

永磁同步直线电机混沌杂草自抗扰控制研究

针对永磁同步直线电机没有中间传动环节, 任何不确定性扰动都会直接影响控制系统性能的问题, 设计 了一种改进杂草算法优化的 PMLSM(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor)二阶自抗扰控制器。 通过采用 混沌反向学习初始化方法和柯西分布的空间分布方式改进杂草算法优化自抗扰控制器参数, 经过优化的自抗 扰控制器的控制其性能有明显提高。 仿真结果表明, 该自抗扰控制器响应速度快, 稳态误差减小 2% 且无超 调, 对负载扰动具有良好的鲁棒性。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法(修改重投)

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法（Otsu）引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。     

基于K均值算法的数据聚类和图像分割研究

K均值算法利用K个聚类的均值作为聚类中心,通过对比样本到各聚类中心的距离,将样本划分到距离最近的聚类中,从而实现样本的聚类.分析了K均值算法的基本原理和实现步骤,并将其应用于数据聚类和图像分割,取得了较好的聚类效果.最后,针对K均值算法的不足之处,提出了改进措施,提高了K均值算法的聚类性能.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.