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改进的模糊c均值算法研究及在图像分割中的应用

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改进的模糊C均值算法研究及在图像分割中的应用

作者：王菲齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,信息呈现出爆炸式的增长,如何从这些海量的数据中提取我们需要的信息显得尤为重要。作为我们认识世界和获取信息的重要途径,各种图像处理方法受到了极大的关注。图像分割作为图像处理中非常关键的一个环节,聚类是... 详细信息

随着大数据时代的到来,信息呈现出爆炸式的增长,如何从这些海量的数据中提取我们需要的信息显得尤为重要。作为我们认识世界和获取信息的重要途径,各种图像处理方法受到了极大的关注。图像分割作为图像处理中非常关键的一个环节,聚类是核心方法之一。由于获取信息的手段多种多样,不能保证得到信息的准确性,模糊环境下的基于聚类方法实现图像分割方法应运而生,在这些方法中,模糊c均值算法(Fuzzy c-Means,FcM)在许多模糊聚类算法中脱颖而出,并因其实现简单,分割效果良好的特点广泛应用于图像分割之中。但是模糊c均值算法不包含像素的空间信息,也是较为明显的弊端之一,并且难以抑制受到噪声的影响,其次是初值需要进行人为设置,存在随机性。而一些改进中增加了一些约束项或空间信息,容易造成算法运行时间过长,降低了收敛速度,导致算法效率不高。基于上述原因,本文对国内外的现有的改进算法从融入空间信息方面、增强算法抗噪性方面、降低算法时间复杂度方面以及将一些模糊集进行推广后的改进算法等六个方面进行了总结,对在克服FcM算法对噪声敏感的同时提升算法的效率加快算法的收敛速度进行了研究,并将改进的算法应用在图像分割当中。取得的主要研究成果如下:(1)为了解决FcM易陷入局部最优的问题,本文提出新的直觉模糊熵公式,并用其求样本特征权重,然后采用贪心思想从特征权重较大具有代表性的点中选取初始聚类中心。引入直觉模糊熵公式求特征权重得到特征矢量,以特征矢量为中心计算欧氏距离定义区域密度,只在高密度且相互之间距离尽可能远的区域选取初始聚类中心,之后用汽车数据集的算例进行实验验证,检验算法有效性和可行性。(2)为了使算法处理模糊问题的能力更强,本文将模糊集推广到直觉模糊集,并将核诱导距离扩展到直觉模糊核诱导距离代替欧氏距离,通过竞争学习的思想引入抑制因子,利用犹豫度生成并用来修正隶属度,并在算法中加入加权的局部空间和灰度信息的约束项修正目标函数。然后,对算法效果进行图像分割实验验证,分割对象分别包括原始图像和加噪的原图像,得到实验结果分析。(3)由于中智集处理模糊边界信息比直觉模糊集更有优势,本文将直觉模糊集更进一步推广到中智集,用能够自适应生成的距离测度公式作为抑制因子修正真隶属度,得到自适应抑制式中智FcM算法,然后对改进算法进行图像分割实验验证,分别对原始图像和加噪的原图像进行分割,得到实验结果分析。(4)将本文中提出的两种改进算法分别对高斯噪声图像和椒盐噪声图像进行分割,并与FcM算法、IFcM算法分割得到的效果图进行分析比较,验证算法的优越性。同时引入评价指标,定量分析算法的改进效果,验证本文提出改进算法的有效性。

关键词：模糊c均值图像分割直觉模糊集中智模糊集

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K-近邻估计协同系数的协同模糊c均值算法

计算机工程与应用 2016年第19期52卷 19-24,30页

作者：赵慧珍刘付显李龙跃空军工程大学防空反导学院西安710051

针对现有协同模糊c均值算法(cFc)的协同系数不能充分描述数据子集间协同关系的问题,提出K-近邻估计协同系数的协同模糊c均值算法(β_K-cFc)。用模糊c均值算法(FcM)求出各数据子集的隶属度和聚类中心;其次设定近邻数,求出子集在各聚类中... 详细信息

针对现有协同模糊c均值算法(cFc)的协同系数不能充分描述数据子集间协同关系的问题,提出K-近邻估计协同系数的协同模糊c均值算法(β_K-cFc)。用模糊c均值算法(FcM)求出各数据子集的隶属度和聚类中心;其次设定近邻数,求出子集在各聚类中心处的密度,形成密度矩阵;根据密度矩阵的相关性设定变化的协同系数;最后用变化的协同系数进行协同聚类。实验证明K-近邻估计协同系数的协同模糊c均值算法(β_K-cFc)能够充分描述数据子集间的协同关系,聚类性能较好。

关键词： K-近邻密度模糊c均值协同系数

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等距离映射和模糊c均值的滚动轴承故障识别

哈尔滨理工大学学报 2019年第3期24卷 41-47页

作者：王亚萍李士松葛江华许迪李云飞哈尔滨理工大学机械动力工程学院

在滚动轴承的故障识别中,针对传统的等距离映射ISOMAP算法存在测地距离的计算偏差较大,故障识别部分混叠的问题,提出一种模糊c均值和等距离映射的滚动轴承故障识别方法。首先,对ISOMAP算法中的邻域大小k值用残差进行改进,保证映射结果... 详细信息

在滚动轴承的故障识别中,针对传统的等距离映射ISOMAP算法存在测地距离的计算偏差较大,故障识别部分混叠的问题,提出一种模糊c均值和等距离映射的滚动轴承故障识别方法。首先,对ISOMAP算法中的邻域大小k值用残差进行改进,保证映射结果很好地反映全局性质;其次可分性评价指标评价特征降维的效果;然后,采用了模糊c均值聚类方法,保证在拓扑空间中高维流形数据与低维空间光滑流形中的数据仍保持相近或相同的特性。最后,通过采集不同损伤程度下的滚动轴承振动数据进行实验验证,结果表明本文方法在分类效果和识别精度都有了明显的提升。

关键词：滚动轴承故障识别特征降维 ISOMAP算法模糊c均值

基于改进量子遗传优化的模糊c均值聚类图像分割

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数学的实践与认识 2016年第17期46卷 174-181页

作者：逯清玉张晓明青海建筑职业技术学院基础及素质教育部青海西宁810012 长春建筑学院基础教学部吉林长春130607

针对模糊c均值聚类算法对初始聚类中心值敏感和抗噪声能力差的问题,提出一种基于改进的量子遗传优化初始聚类中心的算法,改进双链编码的量子遗传算法增加了全局搜索能力,改变传统的FcM算法计算迭代慢和易陷入局部极值的问题.同时引入空... 详细信息

针对模糊c均值聚类算法对初始聚类中心值敏感和抗噪声能力差的问题,提出一种基于改进的量子遗传优化初始聚类中心的算法,改进双链编码的量子遗传算法增加了全局搜索能力,改变传统的FcM算法计算迭代慢和易陷入局部极值的问题.同时引入空间邻域信息,利用加权隶属度矩阵建立适应度函数来改善对噪声的鲁棒性,实验结果表明,算法具有很好的分割效果和较强的抗噪能力.

关键词：模糊c均值空间邻域信息双链量子遗传图像分割

基于人工蜂群与模糊c均值的自适应小波变换的噪声图像分割

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计算机应用 2021年第8期41卷 2312-2317页

作者：石雪松李宪华孙青宋韬安徽理工大学机械工程学院安徽淮南232001 上海大学机电工程与自动化学院上海200444

针对传统模糊c均值(FcM)聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FcM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群(ABc)优化算法对细节系数... 详细信息

针对传统模糊c均值(FcM)聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FcM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群(ABc)优化算法对细节系数进行阈值处理,并将处理后的系数进行小波重构;最后,对重构后的图片使用FcM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像,分别添加高斯噪声和椒盐噪声,使用多种方法进行分割,以分割后图像的峰值信噪比(PSNR)和误分率(ME)作为性能指标,实验结果表明,所提方法分割后的图片相较于传统FcM聚类算法分割方法和粒子群优化(PSO)分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升,在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息,其抗噪性能与分割性能得到了提升。

关键词：模糊c均值小波分解人工蜂群小波重构峰值信噪比误分率

基于模糊c均值聚类和改进相关向量机的变压器故障诊断

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电测与仪表 2019年第12期56卷 14-19页

作者：王东朱永利华北电力大学控制与计算机工程学院

为了提高电力变压器故障诊断准确率和单一相关向量机核函数存在的固有二分类属性及对预测分类鲁棒性弱的问题,提出基于模糊c均值聚类和改进相关向量机的变压器故障诊断模型。首先对样本进行模糊c均值聚类,然后再采用相关向量机的完全二... 详细信息

为了提高电力变压器故障诊断准确率和单一相关向量机核函数存在的固有二分类属性及对预测分类鲁棒性弱的问题,提出基于模糊c均值聚类和改进相关向量机的变压器故障诊断模型。首先对样本进行模糊c均值聚类,然后再采用相关向量机的完全二叉树结构进行划分。相关向量机核函数采用组合高斯核函数和多项式核函数构造的混合核函数,并利用双子群果蝇算法对混合核函数参数进行优化。实验表明,相比单核函数、粒子群算法优化混合核函数参数,所提方法准确率高、稳定性好,同时分类速度快,满足实时在线故障诊断。

关键词：故障诊断电力变压器模糊c均值相关向量机

基于核的模糊c均值逐层聚类算法在负荷分类中的应用

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电力建设 2015年第4期36卷 46-51页

作者：徐衍会张蓝宇宋歌华北电力大学电气与电子工程学院

针对传统的模糊c均值聚类方法不适于非正态分布数据集的聚类、处理高维数据集收敛速度缓慢以及噪声点敏感的问题,提出了一种基于核的模糊c均值逐层聚类方法,应用于电力负荷特性分类。该方法的核心是2个模块和1个算法:改进快速排序法模... 详细信息

针对传统的模糊c均值聚类方法不适于非正态分布数据集的聚类、处理高维数据集收敛速度缓慢以及噪声点敏感的问题,提出了一种基于核的模糊c均值逐层聚类方法,应用于电力负荷特性分类。该方法的核心是2个模块和1个算法:改进快速排序法模块、核函数模块与模糊c均值算法。改进快速排序法模块将大数据集划分为若干特征突出的子空间,进而结合核函数模块与模糊c均值算法对各子空间进一步精确分类。以广东省的负荷调研数据为基础,在Matlab平台上对基于核的模糊c均值逐层聚类方法与模糊c均值算法的分类结果进行对比分析,结果表明:前者在提高分类效率与分类精确度的同时,具备较理想的收敛速度;另外,前者分类结果精细程度的可控性有利于电网工程实用规划。

关键词：负荷分类改进快速排序法核函数模糊c均值

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一种自动分类的加权模糊c均值图像分割算法

中国海洋大学学报（自然科学版） 2007年第3期37卷 485-488页

作者：潘伟付佳王秀芬郝重阳西北工业大学生物医学工程研究所陕西西安710072 山东省淄博职业学院山东淄博255013

加权模糊c均值算法(WFcM)是1种有效的图像分割算法,该算法的分类数需要人工确定。为了提高算法的自动化程度,本文提出了先采用基于直方图平滑的峰点检测方法自动确定图像的分类数,再利用WFcM分割图像的算法。大量实验结果显示,此算法能... 详细信息

加权模糊c均值算法(WFcM)是1种有效的图像分割算法,该算法的分类数需要人工确定。为了提高算法的自动化程度,本文提出了先采用基于直方图平滑的峰点检测方法自动确定图像的分类数,再利用WFcM分割图像的算法。大量实验结果显示,此算法能够正确地对图像分类,并且合理地分割图像。

关键词：模糊c均值图像分割自动分类

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基于泛函序列的模糊c均值算法

科学技术与工程 2012年第30期20卷 7915-7919页

作者：闫仁武杨攀江苏科技大学镇江212003

在模糊c均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊c均值算法的方法。从传统的模糊c均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收... 详细信息

在模糊c均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊c均值算法的方法。从传统的模糊c均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收敛到的不动点是目标函数达到的极值点。而后,使用最速下降法加快该序列收敛速度。最终通过实验结果来验证了理论的可行性。在其迭代过程中,对于越偏离理论聚类中心的点,下降趋势比传统模糊c聚类算法就越明显。

关键词：聚类模糊c均值泛函迭代序列最速下降法