论文部分内容阅读
在研究聚类算法与极限学习机的基础上实现了一种具有模糊C均值聚类算法(FCM)预分类的核极限学习机(KELM)及其在彩色图像分割中的应用.该算法采用模糊C均值聚类算法预分类训练样本,再提取其图像特征作为特征属性对核极限学习机进行训练产生分类器,进而对彩色图像进行分割.经实验验证,该算法分割彩色图像在分割速度和精度上优于FCM预分类的BP人工神经网络以及FCM预分类的支持向量机,是一种高效的彩色图像分割算方法.