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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对大数据的分层建树聚类,提高对大数据的检测和大数据应用系统的故障分析能力。传统方法中对大数据的分层聚类采用K-Means聚类算法,容易陷入局部收敛,聚类效果不好。提出一种基于核向量机的数据的分层建树聚类。采用四叉树算法对多维数据进行数据预处理,进行KNN中心区域的聚类中心扩展处理,针对大数据的类域交叉性进行了一次核向量机差分比较,得到KNN模糊划分矩阵,根据所属类别的不同对已知样本进行分层,得到一维差分分层建树模型和二维差分分层建树模型,计算数据核向量之间的相似度特征,实现矩阵的数据点数模糊集合贴近度填充,实现聚类算法改进。仿真结果表明,该算法具有优越的大数据聚类性能,收敛性好,应用到网络在线故障诊断中,实现对故障信号的和恢复跟踪,提高了故障诊断效益,展示了较好的应用价值。 相似文献
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图像分割技术一直是图像处理中最关键的技术之一.本文主要研究了加权聚类算法在图像分割中应用.算法采用Fisher线性判别率的方法对特征进行加权聚类,对比了传统的聚类算法.实验结果表明,本文提出的算法能够提高图像分割的准确度. 相似文献
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图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持,能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息,且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,并根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进,在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证,本文提出的方法是可行的、有效的。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异,新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中,给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度,出现拥塞控制,导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点,对传统的蚁群算法进行改进,提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法,根据基因位随机数大小决定输出概率的精度,更新状态类别充分统计量,得到故障特征观测概率和初始概率,执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统,在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明,算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。 相似文献
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通过对机床故障点的缺陷自适应定位实现对机床故障的安全监测和故障诊断,保障机床的高效运转。传统方法中,对机床故障点的缺陷定位采用基于图像分割的主动红外故障检测方法,当主动热激励源分布不均时,对机床故障点的监测准确性不高。提出一种改进的基于自适应缺陷定位的机床故障点安全监测方法,采用图像信号处理和信息论分析的方法,研究机床故障点安全监测技术,设计基于图像分割的机床故障点损伤检测算法,将缺陷点图像分割成一系列的小区域的过程是伴随着每次将采集系统进行一周的旋转前进,每转动一定的角度后内机床缺陷点开始出现一次成像。实现对机床故障点的安全监测。仿真实验表明,该算法能准确实现对机床故障点的定位,机床故障点能有效通过三维图像显示,监测的实时性和精准性较高,展示了该算法的优越性。 相似文献
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本文提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法。首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,将该算法用于汽轮机的故障诊断中,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。 相似文献
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针对社会化标签语义模糊,传统K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、收敛速度缓慢、只能将归类对象划入到单一类别的缺点,提出一种基于改进K-medoids的社会化标注资源两阶段聚类算法。算法应用一种简洁快速的初始聚类中心选取新规则以及改进的聚类准则函数,首先进行标签聚类,然后将同一标签簇中标签标注的网络资源初步划分到同一资源簇中,最后在这些资源簇中再次进行资源聚类。实验结果表明,提出的算法能自主、合理地确定初始聚类中心,聚类过程收敛速度快,聚类结果有更好的准确性。 相似文献
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研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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基于数据挖掘的DBSCAN算法及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用基于数据挖掘技术的DBSCAN算法,提出了解决图像分割的新方法.把数字图像按照点的分布情况建立图像样本数据库,然后使用密度聚类法,利用DBSCAN算法进行图像分割.它能找到图像样本比较密集的部分,并且概括出图像样本相对比较集中的类,并可在带有"噪声"的图像中进行聚类,完成图像分割,有较强的抗"噪声"能力. 相似文献