改进的粒子群算法及在图像聚类的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 粒子群算法的优点 | 第10页 |
| 1.2 粒子群算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数值优化问题 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像聚类问题 | 第11-12页 |
| 1.2.3 粒子群算法在图像聚类的应用 | 第12页 |
| 1.3 本文研究方向 | 第12-13页 |
| 第2章 相关背景知识概述 | 第13-23页 |
| 2.1 粒子群算法简介 | 第13-15页 |
| 2.2 聚类简介 | 第15-16页 |
| 2.3 聚类算法的发展 | 第16-19页 |
| 2.4 模糊聚类介绍 | 第19-20页 |
| 2.5 图像聚类简介 | 第20页 |
| 2.6 图像聚类系统设计 | 第20-23页 |
| 第3章 基于适应值引导的粒子群算法及其数值优化 | 第23-38页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 智能算法比较 | 第23-25页 |
| 3.2.1 粒子群算法与遗传算法比较 | 第24页 |
| 3.2.2 粒子群算法与蚁群算法比较 | 第24-25页 |
| 3.3 粒子群改进算法介绍 | 第25-28页 |
| 3.4 基于适应值引导的粒子群算法 | 第28-30页 |
| 3.5 数值优化实验对比 | 第30-37页 |
| 3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 改进的粒子群算法求解图像聚类问题 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 图像聚类问题求解 | 第38-40页 |
| 4.3 模糊粒子群优化算法求解图像聚类问题 | 第40-45页 |
| 4.3.1 特征选择 | 第41-42页 |
| 4.3.2 粒子定义 | 第42页 |
| 4.3.3 适应值模型设计 | 第42-44页 |
| 4.3.4 聚类中心匹配 | 第44页 |
| 4.3.5 算法的框架 | 第44-45页 |
| 4.4 改进的粒子群算法求解图像聚类问题 | 第45-47页 |
| 4.4.1 特征向量 | 第45页 |
| 4.4.2 特征选择 | 第45-46页 |
| 4.4.3 种群初始化改进 | 第46-47页 |
| 4.4.4 更新种群 | 第47页 |
| 4.5 对比实验 | 第47-50页 |
| 4.6 小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第58页 |
