基于改进布谷鸟优化的模糊聚类图像分割

• 作者: 朱春 李林国 郭剑
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 改进布谷鸟优化算法 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 278-282
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.06.049

摘要

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种应用非常广泛的聚类算法,但是它受初始聚类中心影响较大,容易陷入局部最优.在标准布谷鸟算法(CS)的基础上提出改进布谷鸟优化算法(ICS),将发现概率P由固定值转变成随迭代次数逐渐减小的变量,这样不仅可以提高搜索种群的质量,而且保证了算法的收敛.因此,可以将改进布谷鸟优化算法用于FCM算法聚类中心生成的过程(ICS_FCM),从而有效地避免FCM陷入局部最优.改进的算法具有良好的聚类效果和运行速度.实现基于改进布谷鸟优化的FCM图像分割,并与基于模拟退火的FCM算法(SA_FCM)进行对比.由实验结果可知,该算法(ICS_FCM)不仅取得了较好的分割效果,效率上也有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭剑	南京邮电大学计算机学院	48	309	10.0	15.0
2	朱春	南京邮电大学计算机学院	4	12	2.0	3.0
3	李林国		1	10	1.0	1.0