【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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