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论文提出了一种新的图象分类算法——基于微粒群的图象分类算法。将此算法和K均值聚类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较。实验结果表明:基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛性能优于K均值算法。
基于微粒群优化的图像分类方法研究
【摘 要】
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论文提出了一种新的图象分类算法——基于微粒群的图象分类算法。将此算法和K均值聚类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较。实验结果表明:基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛性能优于K均值算法。
【机 构】
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湖南商学院计算机与电子工程系
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年18期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目（06JJ50110）,湖南省教育厅科学研究项目（04C315）.
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