基于加权熵与秃鹰-天鹰混合优化FCM的桥梁裂缝提取

作     者：温夏露 黄鹤 王会峰 高涛 

作者机构：长安大学电子与控制工程学院 西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室 长安大学数据科学与人工智能研究院 

出 版 物：《上海交通大学学报》 (Journal of Shanghai Jiaotong University)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 0811[工学-控制科学与工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然基金面上项目(52172324) 陕西省重点研发计划项目(2024GX-YBXM-288) 西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学)开放基金项目(300102323502) 中央高校基本科研业务费资助项目(300102324501) 

主　　题：FCM聚类 秃鹰优化算法 桥梁裂缝提取 信息熵 

摘      要：针对传统聚类算法处理桥梁裂缝提取问题时，由于阴影和光线不均匀导致识别精度低、易丢失特征信息等问题，提出了一种基于混合秃鹰-天鹰优化器（Hybrid Bald Eagle- Aquila Optimizer，HBAO）交叉迭代改进模糊C–均值（Fuzzy C-Means，FCM）聚类的桥梁裂缝提取方法。首先，引入耦合混沌映射初始化，并融合折射学习思路，增加了种群多样性；其次，为增强秃鹰算法的全局搜索阶段的性能，将该阶段替换为天鹰优化的扩展和缩小搜索策略，显著提升了秃鹰算法的收敛趋势和全局寻优能力，提高了FCM的寻找最优聚类中心的成功率；然后，利用HBAO与加权熵法对FCM聚类算法进行联合优化，提高鲁棒性的同时还增强了搜索精度，获得较好的聚类结果；最后，在UCI标准数据集上与6种对比算法进行聚类性能评估实验，验证了本文算法综合性能优越。进一步地，将算法在4种不同裂缝形态上进行测试。实验结果表明，相比于其他同类算法，所提算法的裂缝提取效果最优。