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摘要:
为了解决传统聚类由于缺少有效指导而导致图像分割结果不理想的问题,将半监督方法引入到多目标进化模糊聚类算法中,提出了一种基于半监督的多目标进化模糊聚类.图像分割算法通过构造基于半监督的类内紧致性函数和类间分离度函数,利用监督信息指导聚类过程获得非支配解集.为了从非支配解集中选择一个最优解,利用监督信息构造了基于相似性度量的有效性指标.实验结果表明,提出的方法在分割准确率和视觉效果上明显优于无监督的聚类方法.
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文献信息
篇名 基于半监督的多目标进化模糊聚类算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多目标进化算法 图像分割 半监督 模糊聚类 相似性度量
年,卷(期) 2017,(22) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 40-44,76
页数 6页 分类号 TP751
字数 4299字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0015
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 赵凤 西安邮电大学通信与信息工程学院 29 651 10.0 25.0
2 王俊 西安邮电大学通信与信息工程学院 2 10 2.0 2.0
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图像分割
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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