發(fā)布時間：2018-03-02 00:09

  本文關鍵詞： 圖像聚類分析 混合編碼 雨林算法 量子粒子群　出處：《通信學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于群體智能優(yōu)化算法的圖像聚類分析,大多數(shù)都采用單一的編碼方式,使搜索空間過于局限,算法很容易陷入局部最優(yōu),為了解決這個問題,提出一種混合編碼方式的圖像聚類分析算法(HEICA)。該算法構建一種基于圖像聚類的混合編碼模型,在擴大搜索空間范圍的同時,與改進的雨林算法(IRFA)和量子粒子群算法(QPSO)相結合,提高全局搜索能力。在仿真實驗中,采用4組數(shù)據(jù)集對算法進行聚類有效性測試,并將其與4種常用的聚類算法進行對比,實驗結果表明該算法具有較強的全局搜索能力,穩(wěn)定性高、聚類效果好。
[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.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61405041,No.61571145) 黑龍江省自然科學基金資助項目(No.ZD201216) 黑龍江省博士后特別基金資助項目(No.LBH-TZ0420)~~
【分類號】：TP18;TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1554170