基于动态粒子群优化与K均值聚类的图像分割算法

来源 :信息技术 | 被引量 : 12次 | 上传用户：ahhshpl

【摘要】

：

为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,文中提出了一种基于动态粒子群优化(DPSO,dynamic particle swarm optimization)与K-means聚类的图像分割算法DPSOK(dynamic particle swarm optimization and K-means)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO

【作者】

：

阮威

【机构】

：

台州职业技术学院电信学院

【出处】

：

信息技术

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

图像分割动态粒子群优化 K-means聚类适应度方差聚类算法

【基金项目】

：

浙江省教育厅一般课题（Y201533967）

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