模式識(shí)別基于粒子群優(yōu)化算法模糊熵圖像分割閱_第1頁(yè)
模式識(shí)別基于粒子群優(yōu)化算法模糊熵圖像分割閱_第2頁(yè)
模式識(shí)別基于粒子群優(yōu)化算法模糊熵圖像分割閱_第3頁(yè)
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FuzzyentropyimagesegmentationbasedonparticleswarmLinyiLi,SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430079,DerenLi,StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MapandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,：ProgressinNaturalScience,自然科學(xué)進(jìn)展(英文版200809PSO算法在模糊熵圖像分割中的具體應(yīng)用，最后通過(guò)試驗(yàn)得出結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行粒子群優(yōu)化算法粒子群優(yōu)化算法（Particleswarmoptimization）1995KennedyEberhartPSO將視為以適應(yīng)的速度在搜索空間中運(yùn)動(dòng)的粒子，每個(gè)粒子在他自己的最佳當(dāng)前位置和整個(gè)群的最佳當(dāng)前位置間運(yùn)動(dòng)。粒子的運(yùn)動(dòng)速度ν和位置x由下式得出：PSO對(duì)于I*J像素且灰度級(jí)數(shù)為L(zhǎng)的圖像，其灰度值在區(qū)間[Lmin，Lmax]中，用yij表,其

中對(duì)象，而背景yij由模糊閾值b決定，其定義式如下：章嘗試將PSO應(yīng)用到模糊熵圖像分割中，以求尋得對(duì)應(yīng)的最佳參量組合。PSO2，且粒子群中的粒子的位置和速度皆取二維初始化位置矩陣X和向量矩陣根據(jù)更新每一個(gè)粒子的速度根據(jù)更新每一個(gè)粒子的位置值，如果滿足????2?????1<2,初始化第i個(gè)根據(jù)突變率選擇群中的部分粒子，并用突變進(jìn)行處滿足最大迭代次數(shù)，退出；否則返回在整個(gè)群的最佳當(dāng)前位置Pg附近搜索最佳模糊參量組合(a用最佳模糊參量組合(ac)評(píng)估模

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