安良
- 作品数：3 被引量：30H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金教育部“优秀青年教师资助计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法被引量：24
- 2003年
- 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。
- 安良胡勇胡良梅孟玲玲
- 关键词：FCM聚类算法遗传算法运行时间
- 基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割被引量：2
- 2004年
- 针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。
- 胡良梅高隽安良胡勇
- 关键词：图像融合模糊C均值聚类D-S证据理论图像分割
- 模糊理论及其在图像分割中的应用研究
- 该文在研究模糊理论的基础上,对模糊聚类算法在图像分割中的应用进行了一定的探讨.该文主要工作如下:1.对模糊理论的基本内容进行了系统的总结和介绍,并详细介绍了模糊聚类算法,分析了模糊聚类算法收敛速度慢且对初始化很敏感的原因...
- 安良
- 关键词：模糊聚类算法图像分割二维直方图D-S证据理论
- 文献传递
