混合编码方式的图像聚类算法

发布时间：2018-03-02 00:09

  本文关键词： 图像聚类分析 混合编码 雨林算法 量子粒子群　出处：《通信学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于群体智能优化算法的图像聚类分析,大多数都采用单一的编码方式,使搜索空间过于局限,算法很容易陷入局部最优,为了解决这个问题,提出一种混合编码方式的图像聚类分析算法(HEICA)。该算法构建一种基于图像聚类的混合编码模型,在扩大搜索空间范围的同时,与改进的雨林算法(IRFA)和量子粒子群算法(QPSO)相结合,提高全局搜索能力。在仿真实验中,采用4组数据集对算法进行聚类有效性测试,并将其与4种常用的聚类算法进行对比,实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力,稳定性高、聚类效果好。
[Abstract]:In the image clustering analysis based on swarm intelligence optimization algorithm, most of them adopt a single coding method, which makes the search space too limited, and the algorithm is easy to fall into local optimum. In order to solve this problem, A hybrid coding algorithm for image clustering analysis is proposed, which constructs a hybrid coding model based on image clustering, which expands the search space and combines with the improved rainforest algorithm IRFA and the quantum particle swarm optimization (QPSO). In the simulation experiment, four sets of data sets are used to test the clustering effectiveness of the algorithm, and compared with the four common clustering algorithms, the experimental results show that the algorithm has a strong global search ability. High stability and good clustering effect.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61405041,No.61571145) 黑龙江省自然科学基金资助项目(No.ZD201216) 黑龙江省博士后特别基金资助项目(No.LBH-TZ0420)~~
【分类号】：TP18;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1554170