结合分水岭算法和WKFCM算法的MRI图像分割 被引量：10

1

作者 陈锟 刘金清 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第6期516-521,共6页

针对传统分水岭算法对MRI图像过分割的缺点,提出了一种基于分水岭算法和改进核聚类算法的MRI图像分割新方法。首先,通过传统的分水岭分割算法将MRI图像分割成不同的区域,然后根据改进的核聚类算法,利用Mercer核将各个区域的平均灰度值... 针对传统分水岭算法对MRI图像过分割的缺点,提出了一种基于分水岭算法和改进核聚类算法的MRI图像分割新方法。首先,通过传统的分水岭分割算法将MRI图像分割成不同的区域,然后根据改进的核聚类算法,利用Mercer核将各个区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来未显示出来的特征显现出来。这样就可以实现更准确的聚类,用灰度信息来合并分水岭算法过分割所造成的小区域,从而得到更好的分割效果。实验结果也证明了采用此种新方法,确实可以获得更好的分割图像。 展开更多

关键词 分水岭算法 平均灰度值 Mercer核 改进的核聚类算法 MRI图像分割

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一种基于改进混合蛙跳的KFCM算法 被引量：2

2

作者 赵小强 刘悦婷 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第4期141-145,共5页

针对核模糊C-均值(KFCM)聚类算法存在易陷入局部极小值,对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法(shuffled fro gleaping algorithm,SFLA)用于KFCM中,但在聚类数较大和维数较高时,聚类效果不理想,为此提出将自适应惯性权重引入混合蛙跳算法... 针对核模糊C-均值(KFCM)聚类算法存在易陷入局部极小值,对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法(shuffled fro gleaping algorithm,SFLA)用于KFCM中,但在聚类数较大和维数较高时,聚类效果不理想,为此提出将自适应惯性权重引入混合蛙跳算法的更新策略中,再用改进后的混合蛙跳算法求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,利用KFCM算法优化初始聚类中心,求得全局最优解,从而有效克服了KFCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,新算法与KFCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,迭代次数更少,聚类效果更好。 展开更多

关键词 核模糊C-均值聚类 改进的混合蛙跳算法 聚类分析 数据挖掘

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一种基于KFCM的SVM遥感图像机场目标分类算法

3

作者 刘峰 张立民 张瑞峰 《海军航空工程学院学报》 2013年第2期161-166,共6页

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法... 在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。 展开更多

关键词 目标分类算法 支持向量机 模糊核C-均值聚类算法 遥感图像

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基于KFCM增量更新的无线电引信目标识别方法 被引量：1

4

作者 代健 郝新红 +2 位作者 贾瑞丽 陈齐乐 刘金烨 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期61-67,共7页

针对传统无线电引信在复杂电磁环境下作用效果较差的问题,以连续波多普勒引信为例,通过对引信检波输出信号频域的分析,提出一种基于熵的特征提取方法,并利用KFCM算法对信号进行分类识别。由于实际战场环境复杂且不可预测,其背景噪声强... 针对传统无线电引信在复杂电磁环境下作用效果较差的问题,以连续波多普勒引信为例,通过对引信检波输出信号频域的分析,提出一种基于熵的特征提取方法,并利用KFCM算法对信号进行分类识别。由于实际战场环境复杂且不可预测,其背景噪声强度与实验环境下存在差异,因此结合KFCM增量更新特性,使分类模型根据噪声强度变化而实时更新调整,从而达到更好的分类效果。实验结果证明,基于增量更新KFCM算法能显著提高不同信噪比下引信目标识别能力,将KFCM增量更新算法运用到无线电引信抗干扰能取得良好效果。 展开更多

关键词 复杂电磁环境 kfcm算法 增量更新 无线电引信 目标识别

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改进的KFCM算法及其在感兴趣区域提取中的应用

5

作者 辛晚霞 杨明 《电视技术》 北大核心 2014年第11期35-37,41,共4页

基于核函数的FCM算法(KFCM)是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感。针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k'-means算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶... 基于核函数的FCM算法(KFCM)是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感。针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k'-means算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶属度为其邻域隶属度的平均值,提高了算法的抗噪能力。将新算法应用到感兴趣区域提取中,实验结果表明,新算法不需要人为地确定分类数,并且相比传统的FCM算法和KFCM算法能更有效地抑制噪声。 展开更多

关键词 FCM算法 kfcm算法 k'-means算法 图像分割 感兴趣区域提取

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角度度量的动态增量聚类算法 被引量：4

6

作者 何云斌 孙暖 +1 位作者 万静 李松 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第6期109-116,共8页

为了探讨元素之间的夹角对增量聚类算法的影响,受基于角度的异常点检测算法的启发,论文建立了一种基于角度度量的(Incremental Clustering Algorithm Based on Angle)动态增量聚类算法模型,利用元素之间的夹角对增加的数据进行合理的分... 为了探讨元素之间的夹角对增量聚类算法的影响,受基于角度的异常点检测算法的启发,论文建立了一种基于角度度量的(Incremental Clustering Algorithm Based on Angle)动态增量聚类算法模型,利用元素之间的夹角对增加的数据进行合理的分配。针对KFCM(Kernal Fuzzy Cluster Method)算法随机获取聚类中心的缺陷,论文利用平均距离对算法做出改进,使KFCM算法能自动获取聚类中心。由于核函数对聚类结果有很大影响,对于如何选择核函数文中做了进一步的研究。实验结果表明针对不断增加的数据,本算法能够有效的处理各种数据集。 展开更多

关键词 kfcm 核函数 角度 动态增量聚类 ICABA

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基于小波包和改进的FCM的医学图像分割 被引量：1

7

作者 吕回 李峰 徐琼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期186-188,共3页

提出应用最优小波包变换对磁共振颅脑图像做分解,以各子带小波包系数的能量形成纹理特征集;并运用基于核函数的模糊C均值聚类算法(Kernel-Based Fuzzy C-means Algorithm,KFCM)对所提取到的特征集进行聚类分析,从而实现了对磁共振颅脑... 提出应用最优小波包变换对磁共振颅脑图像做分解,以各子带小波包系数的能量形成纹理特征集;并运用基于核函数的模糊C均值聚类算法(Kernel-Based Fuzzy C-means Algorithm,KFCM)对所提取到的特征集进行聚类分析,从而实现了对磁共振颅脑图像的有效分割。实验证明应用KFCM算法做分割的收敛速度和抗噪性明显优于FCM算法。 展开更多

关键词 磁共振颅脑图像 医学图像分割 最优小波包变换 纹理特征 kfcm算法

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基于改进模糊聚类算法的路面裂纹图像分割 被引量：3

8

作者 王建锋 于镇赫 贾云亮 《计算技术与自动化》 2015年第4期101-104,共4页

图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得... 图像分割是路面裂纹识别的关键步骤,图像分割的效果直接影响路面裂纹的识别和分类。针对路面图像模糊核均值聚类算法中迭代结果容易出现局部最优的问题。提出一种改进的模糊核均值聚类算法,利用OTSU算法先获得最佳阈值,再通过该阈值得到各聚类的灰度均值,将这些均值作为聚类中心的初始值以实现模糊聚类算法。路面图像裂纹分割试验结果证明,提出的改进算法实现初始聚类中心的优化,避免算法出现局部最优,提高了分割效果,可以应用到路面裂纹图像分割的工程应用中。 展开更多

关键词 图像分割 FCM算法 kfcm算法 路面裂纹

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基于纹理特征的盲道区域分割算法 被引量：1

9

作者 王民 李媛 张立材 《信息通信》 2017年第7期23-26,共4页

盲道分割是导盲系统中的重要一部分,核模糊C均值(KFCM)算法使用内核的方法来提高聚类的性能,然而,该算法具有初始化敏感,陷入局部极小和缺乏先验知识对核函数的最优参数等缺陷。若需进一步提高聚类性能,则需要克服上述问题。对此,文章... 盲道分割是导盲系统中的重要一部分,核模糊C均值(KFCM)算法使用内核的方法来提高聚类的性能,然而,该算法具有初始化敏感,陷入局部极小和缺乏先验知识对核函数的最优参数等缺陷。若需进一步提高聚类性能,则需要克服上述问题。对此,文章提出了一种基于改进的KFCM算法,将生物地理学优化算法(BBO)与KFCM算法相结合。BBO算法没有聚类特性,主要是采用生物地理学中的迁移算子之间的信息共享解决方案,而KFCM算法受初值影响,对图像噪声很敏感,因此BBO算法可以对KFCM算法进行优化,从而提高聚类性能。实验结果表明,改进的KFCM算法较现有文献相比,可以对盲道区域进行更精确地分割,且聚类效果评价指数更优。 展开更多

关键词 生物地理学优化算法 核模糊C均值算法 BBO-kfcm算法 图像分割

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基于改进人工蜂群的核模糊聚类算法 被引量：9

10

作者 梁冰 徐华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2600-2604,共5页

针对核模糊C均值(KFCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)与KFCM迭代相结合的聚类算法。首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法... 针对核模糊C均值(KFCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)与KFCM迭代相结合的聚类算法。首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值,对雇佣蜂的搜索行为进行改进,平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力;其次,以类内距离和类间距离为基础,构造出适应KFCM算法的适应度函数,利用KFCM算法优化聚类中心;最后,IABC和KFCM算法交替执行,实现最佳聚类效果。采用3组Benchmark测试函数6组UCI标准数据集进行仿真实验,实验结果表明,与基于改进人工蜂群的广义模糊聚类(IABC-KGFCM)相比,IABC-KFCM对数据集的聚类有效性指标提高1到4个百分点,具有鲁棒性强和聚类精度高的优势。 展开更多

关键词 核模糊C均值聚类 人工蜂群算法 搜索策略 函数优化 适应度函数

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基于聚类的多模型蒸发过程软测量建模 被引量：4

11

作者 彭琛 钱晓山 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2050-2055,共6页

基于多模型方法具有更强的鲁棒性和精度的思想,结合多效蒸发过程强耦合和高度非线性特征,提出来一种基于差分进化的模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法依据运用DE-KFCM(差分进化核模糊聚类)对不同工况下的数据... 基于多模型方法具有更强的鲁棒性和精度的思想,结合多效蒸发过程强耦合和高度非线性特征,提出来一种基于差分进化的模糊核聚类的多最小二乘支持向量机的软测量建模方法。该方法依据运用DE-KFCM(差分进化核模糊聚类)对不同工况下的数据样本进行聚类,得到的子集分别用LSSVM(最小二乘支持向量机)构建模型不同工况使用模糊核聚类算法对输入数据进行聚类划分,针对每个聚类子集用最小二乘支持向量机方法建立子模型,通过加权得到系统输出。以氧化铝蒸发过程为例,对出口料液浓度的进行软测量建模,获得了较好的实验结果。 展开更多

关键词 差分进化算法 最小二乘支持向量机 蒸发过程 模糊核聚类

原文传递

基于动态粗糙集约简的选择性支持向量机集成 被引量：5

12

作者 陈涛 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第6期112-116,共5页

支持向量机集成是提高支持向量机泛化性能的有效手段,个体支持向量机的泛化能力及其之间的差异性是影响集成性能的关键因素。为了进一步提升支持向量机整体泛化性能,提出利用动态粗糙集的选择性支持向量机集成算法。首先在利用Boosting... 支持向量机集成是提高支持向量机泛化性能的有效手段,个体支持向量机的泛化能力及其之间的差异性是影响集成性能的关键因素。为了进一步提升支持向量机整体泛化性能,提出利用动态粗糙集的选择性支持向量机集成算法。首先在利用Boosting算法对样本进行扰动基础上,采用遗传算法改进的粗糙集与重采样技术相结合的动态约简算法进行特征扰动,获得稳定、泛化能力较强的属性约简集,继而生成差异性较大的个体学习器;然后利用模糊核聚类根据个体学习器在验证集上的泛化误差来选择最优个体;并用支持向量机算法对最优个体进行非线性集成。通过在UCI数据集进行仿真,结果表明算法能明显提高支持向量机的泛化性能,具有较低的时、空复杂性,是一种高效、稳定的集成方法。 展开更多

关键词 粗糙集 遗传算法 模糊核聚类 支持向量机集成

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聚类算法在图像分割中的应用 被引量：3

13

作者 郑晓霞 曹建芳 赵青杉 《忻州师范学院学报》 2021年第2期24-27,共4页

图像分割在众多领域发挥着重要作用,随着图像分割理论和方法研究的不断深入,聚类算法被用于图像分割中。文章针对聚类算法中经典的K-means算法和基于模糊划分的FCM算法会产生局部极小值等聚类效果不理想的问题,采用KFCM算法将核模型用... 图像分割在众多领域发挥着重要作用,随着图像分割理论和方法研究的不断深入,聚类算法被用于图像分割中。文章针对聚类算法中经典的K-means算法和基于模糊划分的FCM算法会产生局部极小值等聚类效果不理想的问题,采用KFCM算法将核模型用于表示FCM算法中的欧氏距离,通过非线性映射将问题由低维转到高维特征空间进行处理,实现数据的线性可分,使算法更具鲁棒性,进而提高聚类效果。通过实验,KFCM算法分割效果优于Kmeans算法和FCM算法,能够较好地提取感兴趣目标,且所需聚类时间不长。 展开更多

关键词 聚类算法 K-MEANS算法 FCM算法 kfcm算法

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基于改进遗传模糊聚类和水平集的图像分割算法 被引量：10

14

作者 韩哲 李灯熬 +1 位作者 赵菊敏 柴晶 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1390-1393,1412,共5页

针对传统的模糊聚类算法(FCM)容易陷入局部最优,水平集方法 (Level set)容易受初始边界和控制参数的影响等问题,引入具有全局搜索能力的遗传算法(GA)初始化聚类中心,提出改进的模糊聚类算法分割得到目标的粗边缘,利用水平集方法强大的... 针对传统的模糊聚类算法(FCM)容易陷入局部最优,水平集方法 (Level set)容易受初始边界和控制参数的影响等问题,引入具有全局搜索能力的遗传算法(GA)初始化聚类中心,提出改进的模糊聚类算法分割得到目标的粗边缘,利用水平集方法强大的演化能力收敛到目标边缘。该算法可以减少水平集方法控制参数的个数,降低计算的复杂度,提高分割速度。实验在多目标轮廓图像、轮廓不清晰图像上进行,实验结果表明,该方法能够很好地检测出多目标及弱边缘图像的轮廓,在乳腺X线图像中,肿块的分割精度、过分割率和欠分割率分别为98.35%,0.27%和1.12%,优于同类算法。 展开更多

关键词 模糊聚类算法 核模糊聚类算法 遗传算法 水平集 图像分割

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差分隐私模糊聚类位置保护方法 被引量：2

15

作者 林静 胡德敏 王揆豪 《电子科技》 2022年第11期64-71,共8页

针对现有差分隐私聚类位置保护方法存在初始值敏感、离散数据不适用、误差较大的问题,文中提出了一种差分隐私模糊聚类位置保护方法。首先,通过高斯核函数将点映射到特征空间,由于核函数计算量相对较小,计算效率有了显著提升;然后,将差... 针对现有差分隐私聚类位置保护方法存在初始值敏感、离散数据不适用、误差较大的问题,文中提出了一种差分隐私模糊聚类位置保护方法。首先,通过高斯核函数将点映射到特征空间,由于核函数计算量相对较小,计算效率有了显著提升;然后,将差分隐私与改进的模糊C均值聚类算法相结合,使得每一组输入数据不再仅隶属于某一特定的类,而是以隶属程度来表现;最后,文中将满足差分隐私约束的拉普拉斯噪声添加到聚类集合的质心点中,得到每个点的扰动位置,并使用扰动位置进行查询。实验结果表明,在保障位置隐私安全的前提下,差分隐私模糊聚类位置保护方法降低了查询误差,提升了算法效率。 展开更多

关键词 差分隐私 隐私保护 拉普拉斯机制 核函数 位置保护 聚类算法 DPK-F kfcm

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基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法 被引量：6

16

作者 朱建霞 《自动化技术与应用》 2023年第4期79-82,共4页

传统方法受噪声点影响,存在分类精准低的问题。为此,提出基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法。在对大数据去噪原理基础上,通过PNCC模型对财务数据去噪处理,避免噪声对数据分类结果产生影响;采取自适应邻域选择方法降维处理去... 传统方法受噪声点影响,存在分类精准低的问题。为此,提出基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法。在对大数据去噪原理基础上,通过PNCC模型对财务数据去噪处理,避免噪声对数据分类结果产生影响;采取自适应邻域选择方法降维处理去噪后财务数据,构建聚类算法中QS-KFCM模型,将预处理后医院财务数据输入QS-KFCM模型中,完成海量医院财务数据的精准分类。实验表明方法可有效提高财务数据分类精度。 展开更多

关键词 聚类算法 数据降维 数据去噪 QS-kfcm模型 小样本容量阈值

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基于消防物联网的配电柜早期火灾智能预警研究

17

作者 李岩 孔冬冬 《工业仪表与自动化装置》 2026年第1期103-108,共6页

核燃料元件厂电气火灾威胁核安全及关键系统运行。为提高配电柜早期火灾预警的准确率,减少误报漏报,实现消防安全管理的提质增效,对某厂房高低压变配电室新增电气火灾监控设备、柜内灭火及视频AI分析装置,构建智慧消防物联网系统。针对... 核燃料元件厂电气火灾威胁核安全及关键系统运行。为提高配电柜早期火灾预警的准确率,减少误报漏报,实现消防安全管理的提质增效,对某厂房高低压变配电室新增电气火灾监控设备、柜内灭火及视频AI分析装置,构建智慧消防物联网系统。针对多参数融合火灾检测非线性关联及噪声强等特点,采用KPCA算法对数据进行了特征提取和降维降噪。针对密集簇和稀疏簇混合的数据分布特点,提出多参数自适应调整的改进KFCM算法。仿真实验中,利用感知层剩余电流探测器采集的线路电压和电流、剩余电流及线路温度参数,热解粒子探测器检测的PM1.0及CO浓度值作为特征输入,测试结果表明,KPCA-改进KFCM方法的准确率均优于单一KFCM及KPCA-KFCM算法,且鲁棒性、收敛速度及适用性更优异。 展开更多

关键词 智慧消防物联网 火灾早期预警 KPCA 改进kfcm

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基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法 被引量：1

18

作者 刘金清 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期47-51,共5页

采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得... 采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像. 展开更多

关键词 模糊核聚类算法 动态加权 聚类 CT图像分割

原文传递