【摘 要】
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为解决模糊C均值(FCM)模型对噪声敏感和随机初始聚类中心影响分割结果的问题,提出一种基于灰度重构和自适应粒子群优化的FCM算法。使用图像中每两个像素的空间和灰度信息,构造一种加权方式对灰度进行加权和,进行Top-hat和Bottom-hat变换,得到灰度重构图像;对粒子群算法的惯性权重进行改进,使其根据迭代情况自适应更新粒子速度,避免陷入局部最优;将改进的粒子群算法与FCM相融合,粒子位置作为聚
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673404、61876169),河南省高等学校重点科研基金项目(19A120014),河南省高校创新人才基金项目(16HASTIT033),河南省高等学校青年骨干教师培养计划基金项目(2016GGJS-094),中国纺织工业联合会科技指导性基金项目(2017054、2018104、2018107),河南省高校科技创新团队支持计划基金项目(18IRTSTHN013)。
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为解决模糊C均值(FCM)模型对噪声敏感和随机初始聚类中心影响分割结果的问题,提出一种基于灰度重构和自适应粒子群优化的FCM算法。使用图像中每两个像素的空间和灰度信息,构造一种加权方式对灰度进行加权和,进行Top-hat和Bottom-hat变换,得到灰度重构图像;对粒子群算法的惯性权重进行改进,使其根据迭代情况自适应更新粒子速度,避免陷入局部最优;将改进的粒子群算法与FCM相融合,粒子位置作为聚类中心,对灰度重构后的图像进行分割。以磁共振图像为例进行实验,并与同类型算法进行对比,所提算法取得了较好
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作为以实践为主导的学科,设计学的跨学科属性备受关注,其教育模式与学科边界也一直是学界所探讨的热点问题。通过促进“超学科”人才培养模式体系框架的建构,能够推动以问题为导向的跨学科背景下的设计学教育研究。在对全球范围内多所在设计创新教育中较有代表性的高等院校人才培养模式进行比较研究的基础上,以湖南大学设计艺术学院为例证,对面向国家重大战略与产业升级下的“新工科·新设计”设计学人才培养模式进行梳理。
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