【摘 要】
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为实现点云数据的区域划分,提出一种基于改进的粒子群优化与模糊C-均值聚类的混合算法(SPSO—FCM算法)。针对在点云聚类过程中易过早捕获局部极小值的问题,算法首先用改进的粒子
【机 构】
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南昌大学机电工程学院,赤峰学院建筑与机械工程学院
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为实现点云数据的区域划分,提出一种基于改进的粒子群优化与模糊C-均值聚类的混合算法(SPSO—FCM算法)。针对在点云聚类过程中易过早捕获局部极小值的问题,算法首先用改进的粒子群算法——社会粒子群优化算法,对种群进行初始化,通过为每一个粒子设置不同的跟随阈值,来维护种群中个体多样性,加深对种群全局搜索的程度,避免陷入局部极小值;随后,设置种群中每个粒子当前最优位置和初始种群的最优位置,更新自由粒子的位置和跟随粒子的速度和位置;最后,采用模糊c-均值聚类算法求解隶属度矩阵,确定适应值函数,更新所有粒子的最优
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