作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
蚁群算法良好的离散性,并行性,正反馈性和鲁棒性,非常适合于图像分割。但基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛,为此,本文提出了设置初始聚类中心的设想,并以小窗口为对象实施算法,由此大大减小了计算量。另外基本蚁群算法中挥发系数固定,会导致算法可能过早收敛或停滞,针对这一不足,本文将其修改为随蚂蚁通过可行路径个数动态变化,使其收敛性和稳定性有了一定提高。实验证明了方法的有效性。
推荐文章
自适应蚁群算法优化红外图像分割
图像分割
红外图像
二维最大熵分割
蚁群算法
蜂群—蚁群自适应优化算法
优化问题
蚁群优化
人工蜂群算法
基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解
自适应
多态
蚁群算法
免疫克隆选择
旅行商问题
自适应调整信息素的蚁群算法
蚁群算法
TSP问题
信息素
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于自适应蚁群算法的图像分割
来源期刊 ITS通讯 学科 工学
关键词 蚁群算法 图像分割 收敛 聚类中心
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-33
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢珏 武汉理工大学信息工程学院 5 26 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
图像分割
收敛
聚类中心
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
ITS通讯
季刊
1726-1953
清华大学新水利馆112室(何善衡楼)20
出版文献量(篇)
328
总下载数(次)
1
总被引数(次)
0
论文1v1指导