基于差分演化算法的图像聚类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文的研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
| ·相关技术的研究现状 | 第12-15页 |
| ·差分演化算法改进策略的研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于演化算法的图像聚类研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 差分演化算法及K均值聚类算法概述 | 第17-26页 |
| ·差分演化算法 | 第17-21页 |
| ·差分演化算法简介 | 第17页 |
| ·差分演化算法的基本思想 | 第17-18页 |
| ·差分演化算法的流程图及关键步骤 | 第18-20页 |
| ·影响差分演化算法求解性能的关键因素 | 第20页 |
| ·差分演化算法的描述 | 第20-21页 |
| ·差分演化算法的特点 | 第21页 |
| ·聚类技术 | 第21-23页 |
| ·聚类的定义 | 第21-22页 |
| ·聚类分析的判断标准 | 第22-23页 |
| ·聚类分析算法 | 第23-26页 |
| ·聚类算法的分类 | 第23-24页 |
| ·K均值聚类算法的基本思想 | 第24页 |
| ·K均值聚类算法的描述 | 第24-25页 |
| ·K均值聚类算法特点及不足 | 第25-26页 |
| 第3章 基于高斯采样和随机采样聚类的差分演化算法 | 第26-54页 |
| ·中心采样和随机采样 | 第26-28页 |
| ·中心采样 | 第26-27页 |
| ·随机采样 | 第27-28页 |
| ·基于高斯采样和随机采样聚类的差分演化算法 | 第28-34页 |
| ·使用一步K均值聚类的目标空间距离测度方法 | 第29-30页 |
| ·随机采样的变异机制和高斯采样的变异机制 | 第30-31页 |
| ·聚类周期 | 第31-34页 |
| ·基础测试函数 | 第34-36页 |
| ·实验设置 | 第36页 |
| ·对GRCDE和DE的比较 | 第36-52页 |
| ·比较最终解的精度 | 第37-40页 |
| ·比较收敛速度以及成功运行的次数 | 第40-42页 |
| ·维度测试 | 第42-48页 |
| ·不同聚类周期的效果 | 第48-50页 |
| ·GRCDE与一些当代改进差分演化算法的比较 | 第50-52页 |
| ·讨论 | 第52-54页 |
| 第4章 基于GRCDE的图像聚类应用 | 第54-63页 |
| ·数字图像技术 | 第54-55页 |
| ·颜色系统 | 第55-57页 |
| ·RGB颜色空间 | 第55-56页 |
| ·HSV颜色空间 | 第56页 |
| ·YUV颜色空间 | 第56-57页 |
| ·图像聚类 | 第57-58页 |
| ·图像聚类的概念 | 第57页 |
| ·图像聚类的步骤 | 第57-58页 |
| ·基于GRCDE的图像聚类的评估函数 | 第58-60页 |
| ·实验分析 | 第60-63页 |
| ·实验参数设定 | 第60页 |
| ·实验性能分析 | 第60-63页 |
| 第5章 结论 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·进一步工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
