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将基于模拟退火算法的改进模糊C均值聚类应用到储粮害虫图像分割中.针对模糊C均值聚类算法中计算量大和易陷入局部最优的问题,引入模拟退火算法,开始时以较快的速度找到最优区域,最终找到全局最优解,可以提高收敛速度和计算的精度.Matlab仿真实验表明该算法在储粮害虫图像分割中比模糊C均值聚类更有效.
模拟退火算法在粮虫图像分割中的应用
【摘 要】
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将基于模拟退火算法的改进模糊C均值聚类应用到储粮害虫图像分割中.针对模糊C均值聚类算法中计算量大和易陷入局部最优的问题,引入模拟退火算法,开始时以较快的速度找到最优区域,最终找到全局最优解,可以提高收敛速度和计算的精度.Matlab仿真实验表明该算法在储粮害虫图像分割中比模糊C均值聚类更有效.
【机 构】
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武汉工业学院电气信息工程系,安徽科技学院工学院
【出 处】
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华中科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2003ABA053）,武汉市青年科技晨光计划资助项目（20035002016_09）,湖北省教育厅青年基金资助项目（Q200618002）.
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