| 利用K均值算法改进后的蚁群优化算法对高光谱图像聚类研究 |
| |
| 引用本文： | 王秀和.利用K均值算法改进后的蚁群优化算法对高光谱图像聚类研究[J].科技通报,2015(3):202-206. |
| |
| 作者姓名： | 王秀和 |
| |
| 作者单位： | 防灾科技学院信息化管理中心,河北三河,065201 |
| |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)专题，(2012AA121304-3)。 |
| |
| 摘 要： | 在对K均值算法和图像聚类的蚁群优化算法(ACO)进行对比分析后,本文提出了K均值ACO算法来解决K均值误分类和ACO慢聚敛的问题。K均值ACO算法将K均值的结果当成ACO的启发式信息,如此提高了ACO在蚁群寻找规则方面的光照概率和光照像素,允许蚁群根据信息素集中度而非概率来筛选节点,以致可以在不对ACO的随机搜索质量进行改变的情况下就可以完全获取到启发式信息。对模拟数据和真实数据进行验证后,K均值ACO算法证实可以改善K均值误分类的聚类精确度并提高ACO的收率速度。
|
| 关 键 词： | 高光谱 K-means 蚁群优化算法 聚类 |
Ant Colony Optimization Algorithm for Hyperspectral Image Clustering Based on K Means Algorithm Improved |
| |
| Wang Xiuhe.Ant Colony Optimization Algorithm for Hyperspectral Image Clustering Based on K Means Algorithm Improved[J].Bulletin of Science and Technology,2015(3):202-206. |
| |
| Authors: | Wang Xiuhe |
| |
| Institution: | Wang Xiuhe;Information Management Center,Institute of Disaster Prevention; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | hyperspectral K-means ant colony optimization cluster |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
