【摘 要】
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人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法，源于对鱼群运动行为的研究具有自组织以及高度并行、自适应性和协同性等特征，还能够有效的克服局部最优值，取得全局最优值.
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人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法，源于对鱼群运动行为的研究具有自组织以及高度并行、自适应性和协同性等特征，还能够有效的克服局部最优值，取得全局最优值.但也存在着精度不高，收敛速度慢等问题.本文首先介绍了几种群智能算法，深入介绍了它们之间的共异性，其次系统分析了人工鱼群算法.详细地阐述了基本人工鱼群算法的构造和原理，探讨了参数对算法收敛性能的影响.为了将人工鱼群算法更有效的应用在图像处理方面，针对该算法存在的不足，与Hough变换相结合，并用数值实验证明了改进算法的有效性和可行性.最后将改进后的人工鱼群算法应用在图像处理中的图像分割上，相应的实验结果证明改进的人工鱼群算法在图像处理与分析问题中具有良好的可行性.
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