临床医学论文_基于PSO和GA混合优化的FCM算法

文章目录

1 基本理论

1.1 FCM算法

1.2 GA算法

1.3 PSO优化算法

2 基于PSO和GA的FCM算法

3 实验结果分析与讨论

4 结论

文章摘要:模糊C-均值（Fuzzy C-means,FCM）算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果。针对此问题,将粒子群优化（PSO）算法与遗传算法（GA）相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像。实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果。

文章关键词:

论文分类号:R445;TP18;TP391.41

文章来源：《模糊系统与数学》 网址: http://www.mhxtysxzz.cn/qikandaodu/2021/1210/715.html