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模糊聚类与粒子群算法在图像分割中的应用分析论文
目录
摘 要I
Abstract II
目录IV
第一章 绪论 1
1.1 论文选题的背景和意义 1
1.2 论文选题的国内外研究现状2
1.2.1 图像分割技术的国内外研究现状2
1.2.2 聚类技术的国内外研究现状 6
1.2.3 粒子群优化算法的国内外研究现状 7
1.3 本论文的主要研究工作和结构安排 9
第二章 聚类分析及其算法 11
2.1 聚类分析 11
2.1.1 聚类分析的定义 11
2.1.2 相似性度量 11
2.2 常见的聚类算法 13
2.2.1 基于划分的聚类算法 13
2.2.2 基于层次的聚类算法 14
2.2.3 基于密度的聚类算法 14
2.2.4 基于网格的聚类算法 15
2.2.5 基于模型的聚类算法 15
2.3 模糊C 均值聚类算法 15
2.3.1 模糊C 均值聚类算法的理论基础 16
2.3.2 模糊C 均值聚类算法流程 17
2.3.3 模糊C 均值聚类算法的优缺点 17
第三章 粒子群优化算法 19
3.1 引言 19
3.2 基本粒子群算法 19
3.2.1 基本粒子群算法流程20
3.2.2 粒子群算法参数设置21
3.3 标准粒子群算法21
3.3.1 一般的惯性因子设计21
3.3.2 标准粒子群算法流程22
3.3.3 基于模糊系统的惯性因子的动态调整23
IV
3.4 带收缩因子的粒子群算法23
3.5 粒子群算法与其他算法的比较24
3.5.1 基于梯度的优化算法24
3.5.2 进化计算方法24
3.6 粒子群优化算法的复杂度24
3.6.1 复杂度的判定标准和基本概念25
3.6.2 时空复杂度分析25
3.7 粒子群的应用26
第四章 基于IPCM 聚类算法的图像分割28
4.1 引言28
4.2 模糊C 均值聚类算法28
4.2.1 模糊C 均值聚类算法描述28
4.2.2 模糊C 均值聚类算法主要步骤29
4.2.3 模糊C 均值聚类算法核心代码29
4.3 可能性C 均值聚类算法 30
4.3.1 可能性C 均值聚类算法描述 30
4.3.2 可能性C 均值聚类算法步骤 31
4.4 IPCM 聚类算法 32
4.4.1 IPCM 聚类算法思想 32
4.4.2 IPCM 聚类算法步骤 32
4.4.3 IPCM 聚类算法核心代码 33
4.4.4 实验结果与分析 34
4.5 本章小结 37
第五章 基于模糊聚类与混沌粒子群算法的图像分割 38
5.1 引言 38
5.2 标准粒子群算法及混沌学基础 38
5.2.1 标准粒子群算法 38
5.2.2 混沌学基础 39
5.3 混沌粒子群与快速FCM 图像分割算法40
5.3.1 算法思想40
5.3.2 算法步骤41
5.
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