一种基于改进粒子群算法的图像分类方法研究

• 作者: 张新娟
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子算法 遗传算法 图像分类 K-Means聚类 仿真
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 163-164
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.07.163

摘要

针对传统粒子算法容易陷入局部极值而产生过早收敛的问题,提出一种基于遗传粒子优化算法.利用遗传算法在全局搜索方面的优势,对粒子算法进行改进,从而得到一种遗传粒子优化算法.在图像的分类中,传统K-Means聚类算法聚类中心的选择影响较大的问题,引入遗传粒子优化算法,对聚类中心进行优化,从而避免聚类中心的随机选择给图像分类精度带来很大的影响.最后,通过系统仿真比较,验证了该算法的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新娟		5	8	2.0	2.0