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基于改进算法的工艺规划与车间调度的双目标优化模型
  • ISSN号：1005-2615
  • 期刊名称：南京航空航天大学学报
  • 时间：2015.2
  • 页码：88-95
  • 分类：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]安徽科技学院电气与电子工程学院,安徽滁州233100, [2]南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016
  • 相关基金：国家自然科学基金（51175262）; 安徽省高校自然科学研究项目（KJ2013B075）; 安徽科技学院青年科学基金（ZRC2013338）;安徽科技学院重点建设学科（AKZDXK2015C02）
  • 相关项目：基于神经-体液调控机制的有机制造系统自适应控制研究
作者： 黄志清|唐敦兵|戴敏|
关键词： 模糊聚类, C均值聚类, 图像分割, 像素空间, 灰度直方图, 特征空间, 曲线拟合方法, 聚类数, 初始聚类中心, fuzzy clustering, C-means clustering, image segmentation, pixel space, gray histogram, feature space, curve fitting method, clustering number, initial clustering center
中文摘要：

为了提高图像分割的运算速度,该文在将传统模糊C均值（FCM）聚类算法应用于图像自动分割的基础上,提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间,实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性,通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明,在有效分割图像的基础上,该算法的运算迭代次数减少了约10%,运行时间减小了约6%。

英文摘要：

In order to improve the speed of image segmentation ,an improved fast image segmentation algorithm is proposed based on the application of conventional fuzzy C-means （ FCM ） clustering algorithm for image automatic segmentation .An image is mapped to the corresponding gray histogram feature space from the pixel space .Data clustering analysis is realized in the feature space and the amount of the clustering sample is reduced .According to the characteristics of the gray histogram ,the clustering number and the initial clustering center are obtained by curve fitting method .The experimental results show that the iterative number is reduced by 10%and the run time is reduced by 6%and effective image segmentation is realized .

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期刊信息
  • 《南京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学
  • 主编：宣益民
  • 地址：南京市御道街29号
  • 邮编：210016
  • 邮箱：tnuaa@nuaa.edu.cn
  • 电话：025-84892726
  • 国际标准刊号：ISSN：1005-2615
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1429/V
  • 邮发代号:28-140
  • 获奖情况:
  • 2005获高校科技期刊先进集体,2006获中国高校优秀科技期刊奖,2007获江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:11886