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上海市科学技术发展基金(08511501703)

作品数:4 被引量:19H指数:3
相关作者:罗会兰危辉李雯左浩更多>>
相关机构:江西理工大学复旦大学桐城师范高等专科学校更多>>
发文基金:上海市科学技术发展基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...

主题

  • 4篇聚类
  • 2篇聚类集成
  • 1篇一致性
  • 1篇优化算法
  • 1篇数学形态
  • 1篇数学形态学
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇模糊C均值
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇混沌
  • 1篇混沌粒子群
  • 1篇混沌粒子群优...
  • 1篇混沌粒子群优...
  • 1篇集成技术

机构

  • 4篇江西理工大学
  • 3篇复旦大学
  • 1篇桐城师范高等...

作者

  • 3篇危辉
  • 3篇罗会兰
  • 1篇左浩
  • 1篇李雯

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇计算机科学

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2010
  • 1篇2009
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用被引量:8
2012年
模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。
左浩李雯
关键词:聚类模糊C均值粒子群优化算法混沌粒子群优化算法图像分割
一致性函数研究被引量:1
2009年
通过把聚类集体当成一个概念型数据集,把聚类集体一致性函数问题转换成了一个普通的聚类问题,应用概念型数据聚类算法k-modes和LIMBO来进行聚类集成。实验结果证明用概念型数据聚类算法进行集成效果理想。
罗会兰危辉
关键词:聚类
一种基于聚类集成技术的混合型数据聚类算法被引量:6
2010年
提出了一种基于集成技术和谱聚类技术的混合数据聚类算法CBEST。它利用聚类集成技术产生混合数据间的相似性,这种相似性度量没有对数据特征值分布模型做任何的假设。基于此相似性度量得到的待聚类数据的相似性矩阵,应用谱聚类算法得到混合数据聚类结果。大量真实和人工数据上的实验结果验证了CBEST的有效性和它对噪声的鲁棒性。与其它混合数据聚类算法的比较研究也证明了CBEST的优越性能。CBEST还能有效融合先验知识,通过参数的调节来设置不同属性在聚类中的权重。
罗会兰危辉
关键词:聚类集成
基于数学形态学的聚类集成算法被引量:4
2010年
提出了基于数学形态学的聚类集成算法CEOMM。它利用不同的结构元素的探针作用,对不同的结构元素探测出来的簇核心图进行集成,在集成所得到的簇核心基础上聚类。实验结果表明,算法CEOMM对有复杂类形状的数据集进行聚类时,效果比传统聚类算法更好,且能确定聚类数。而且由于采用了不同的结构元素进行探测,对于由不同形状的类构成的数据集其聚类效果很理想。
罗会兰危辉
关键词:聚类集成数学形态学
共1页<1>
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