【摘 要】
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目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优，以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点，提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化；其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中，使得樽海鞘种群的多样性得到提高，克服算法陷入到局部最优。最后，对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试；再将改进樽海鞘群算
【基金项目】
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贵州省首批国家级新工科研究与实践资助项目（黔教高函[2018]209）； 贵州省教育厅创新群体重大研究资助项目（黔财教合[2016]118）；
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目的 针对樽海鞘群算法寻优精度低、易陷入到局部最优，以及K-means算法进行图像分割容易被初始聚类中心干扰等缺点，提出改进樽海鞘群优化K-means算法的图像分割。方法 首先利用Circle映射来对樽海鞘种群进行初始化；其次引入莱维飞行到领导者和追随者位置更新公式中，使得樽海鞘种群的多样性得到提高，克服算法陷入到局部最优。最后，对改进樽海鞘群算法先采用8个基准函数进行性能测试；再将改进樽海鞘群算法优化K-means进行图像分割。结果 改进算法在寻优精度、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的本领得到了提高。同时，改进樽海鞘群优化K-means算法进行图像分割，有效地提高了图像分割质量。结论 改进算法改善了原始樽海鞘群算法的寻优精度低、易陷入到局部最优的缺点，很好地优化了K-means算法对图像进行准确分割，在图像分割领域具有一定的参考意义。
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