本文關(guān)鍵詞： 二進(jìn)制人工蜂群算法 動態(tài)聚類 局部尋優(yōu) 全局搜索　出處：《南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文中提出一種改進(jìn)的二進(jìn)制人工蜂群算法用于圖像的動態(tài)聚類。該算法用了變化更多的候選解產(chǎn)生方式,以提高算法的全局搜索能力;增加了一個(gè)局部搜索階段,以提高算法的局部尋優(yōu)能力。在4個(gè)測試圖像上的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,與原始的二進(jìn)制人工蜂群算法相比,文中算法在聚類有效性指標(biāo)值、動態(tài)聚類數(shù)目以及聚類結(jié)果上均有明顯改進(jìn)。
[Abstract]:In this paper, an improved binary artificial bee colony algorithm is proposed for dynamic image clustering, which uses a more variable candidate solution generation method to improve the global search ability of the algorithm. A local search phase is added to improve the local optimization ability of the algorithm. Numerical experiments on four test images show that it is compared with the original binary artificial bee colony algorithm. In this paper, the clustering validity index, the number of dynamic clustering and the clustering results are improved obviously.
【作者單位】： 江蘇省大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)值模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;南京郵電大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11501301,61179027) 教育部人文社會科學(xué)青年基金(12YJCZH179) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃(1501071B) 江蘇省大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)值模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(201601)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP18;TP391.41
【正文快照】： ????????210023聚類分析[1]的目的是將一組無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則分成若干類,使得分到同一類的對象盡可能相似,分到不同類的對象盡可能不同。聚類分析在文本分類、基因識別和圖像檢索等方面有著廣泛的應(yīng)用。目前主要存在的聚類算法有:劃分聚類、層次聚類和基于密度的聚類

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本文編號：1443393