基于自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统(PDF 57页)
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点击下载1.1研究背景和课题来源
1.2国内外研究现状
1.3需要解决的问题
1.4论文的主要内容安排
1.ena
1.Gath与Geva认为数据是P.维的,正态分布的随机变量。
1.K均值法(K-means)
1.Xie.-Beni index:在本文中,主要使用)fie.Beni指数。它能够对聚类数目与
1.从一个很大的数目开始进行聚类,然后通过合并具有相似性的聚类簇来持
1.输入数据与神经元网格结构
1.非归一空间RGB,YIQ,YCC 电视
1.颜色空间的选择问题:
2 1 2自组织神经网络的学习算法
2 基于自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统
2)具有最小的聚类数目。
2)计算模糊中心V,对i-l,2⋯.,c使用一.
22 基于自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统
24 基于自组缄神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统
26 基丁自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统
28 基丁二自组织神经网络与模糊算法的彩色图像聚类分割系统
2.1自组织特征映射神经网络与彩色图像聚类
2.1.1自组织特征映射神经网络的结构
2.1.3自组织神经网络在彩色图像聚类中的实现
2.2聚类算法与颜色数目和聚类中心的选取
2.2.1模糊C均值(FCM)聚类算法的基本概念
2.2.2 Gath.Geva(GG)算法的基本概念
2.2.3其它常见的聚类算法
2.3模糊算法的有效性
2.4本章小结
2.Davies.Bouldin Index(DB):该指数计算聚类簇中的分散度之和与聚类簇
2.Gustafson.Kessel(G的算法
2.初始化权值
2.归一化空间La 6’
2.映射网络初始化问题:
2.根据不同的聚类数目N对数据进行聚类,然后利用有效性指数来获得好的
2.距离函数由后验概率间接按比例选择(非正态),短的距离意味着高概率
3 3 2映射网络规模的最适化决策
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