基于多链量子蜂群算法的模糊聚类图像分割

• 作者: 冯玉芳 卢厚清 殷宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊C-均值聚类 多链拓展编码 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2017,（24）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1710-0055

摘要

针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值和噪声敏感的缺点,提出了一种基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类算法.首先,将多链拓展编码方案应用到量子蜂群算法中,提出了多链量子蜂群算法;其次,利用多链量子蜂群算法来优化模糊C-均值聚类的初始聚类中心;最后,设计一种新的利用多链量子蜂群算法优化模糊C-均值聚类中心的图像分割算法.实验结果表明,所提出的基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类图像分割算法是有效的,相对于传统模糊C-均值聚类算法及基于模糊的人工蜂群算法,所提算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯玉芳		1	2	1.0	1.0
2	卢厚清		1	2	1.0	1.0
3	殷宏		1	2	1.0	1.0