【摘 要】
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针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61671377,No.51709228);陕西省自然科学基金(No.2017JM6107)
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针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数;同时,利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项,采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明,所建议的分割算法是有效的,相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。
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