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2010年1月 农业机械学报 第4l卷第1期
DOI：10．3969／j．issn．．3 基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术 伍学千 廖宜涛 樊玉霞 成
芳 浙江大学生物系统工程与食品科学学院，杭州310029 【摘要l提出一种利用核模糊C均值聚类 KFCM 和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区 域的方法。该算法对经中值滤波去噪后图像的尺分量利用最大方差自适应阈值 OTSU 去除背景，再采用KFCM 提取出肌肉组织，然后进行空洞填充，最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域。利用该算法对采集的60幅 猪肉眼肌图像进行处理，分割正确率为86。67％；与传统的形态学算法相比，该算法能真实、完整地恢复出背最长肌 区域。结果表明：该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域，与改进前分水岭算法相比，能避免背最 长肌区域出现欠分割。 关键词：无损检测 图像分割 猪肉 背最长肌核模糊C均值聚类分水岭算法 中图分类号：TP391．41；TS251文献标识码：A
文章编号：10 oi-0172-05 ofPork DorsiBasedonKFCM SegmentationLongissimus Clustering and Watershed Improved Algorithm Wu Liao Yuxia XueqianYitaoFan ChengFang andFood 310029，China CollegeofBiosystemsEngineeringScience，ZhejiangUniversity，Hangzhou Abstract Amethodforautomatic of dorsi from segmentationporklongissimusmuscle MLD regionrib―eye was KFCM and watershed filter imagedevelopedusing
clusteringimproved andOTSUwereusedtoremovenoiseand C-means background．Andthen，kernelfuzzy clustering toremovefat and watershed KFCM was operationimproved applied pixels．Finally，holefilling areaof wereusedtotestthe of were to the algorithmemployedsegment MLD．Sixtysamples performance the method．TheSUCCESSrateof was withthetraditional proposed segmentation86．67％．Compared andwatershed
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蚁群聚类算法研究
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蚁群聚类算法研究
官方公共微信基于KFCM的模糊最小二乘SVM研究--《南京邮电大学》2015年硕士论文
基于KFCM的模糊最小二乘SVM研究
【摘要】：支持向量机(SVM)是一种机器学习算法,它建立在统计学习理论的基础上。具有成熟坚实的理论基础和直观的几何解释。支持向量机算法寻求的是类与类之间的最大间隔,支持面仅与少数的支持向量有关,因而具有稀疏性,但是同时也忽略了训练样本的数据结构。在现实的数据集中都含有大量的噪声点和野点,针对这一情况,本文引入模糊的方法,给噪声点和野点赋以小的模糊因子,从而减轻对训练效果的影响。本文考虑了训练数据集的数据结构,在最小二乘支持向量机中引入了类内离散度,同时为了减轻噪声点和野点对算法的影响,加入了模糊因子,并利用KFCM来构造惩罚项中的模糊因子。主要创新如下:(1)提出了基于类内离散度的最小二乘支持向量机。将Fisher判别分析(FDA)里面的类内离散度引入到了最小二乘支持向量机中,形成新的基于类内离散度的最小二乘支持向量机(WCSLS-SVM)算法,并给出了在特征空间的对偶问题和求解方法。传统的支持向量机算法寻求的是最大间隔,与传统的相比,该算法将训练样本的数据结构考虑进去,实验结果表明该算法分类准确度较高。(2)提出了基于组合特征映射的FCM算法。将生成局部核函数和全局核函数的特征映射在特征空间进行正交化处理,然后将它们进行线性组合成新的特征映射,生成新的核函数,同时给出了FCM在特征空间的模糊隶属度的求解方法以及核函数的组合权重的求解。(3)提出了基于组合特征映射FCM的模糊WCSLS-SVM算法,为了减轻野点对WCSLS-SVM算法的影响,在惩罚项中加入模糊因子,将基于特征映射的FCM算法构造的隶属度代入其中,构成基于组合特征映射FCM的模糊WCSLS-SVM算法。实验表明在原有WCSLS-SVM基础上分类精度进一步提高,鲁棒性更强。
【关键词】：
【学位授予单位】：南京邮电大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：TP18【目录】：
摘要4-5Abstract5-8专用术语注释表8-9第一章 绪论9-15 1.1 支持向量机研究背景及现状9-11
1.1.1 支持向量机研究背景9-10
1.1.2 支持向量机研究现状10-11 1.2 聚类分析研究背景及现状11-13
1.2.1 聚类分析研究背景11-12
1.2.2 聚类分析研究现状12
1.2.3 模糊聚类研究现状12-13 1.3 研究内容及创新点13-14 1.4 论文组织结构14-15第二章 支持向量机和聚类理论介绍15-24 2.1 支持向量机理论基础15-18
2.1.1 经验风险最小化原则15-16
2.1.2 VC维16-17
2.1.3 结构最小化原则17-18 2.2 支持向量分类机18-20
2.2.1 SVC算法18-20 2.3 支持向量回归机20-21
2.3.1 SVR算法20-21 2.4 聚类分析21-23
2.4.1 聚类的定义21
2.4.2 聚类中的相似性度量21-22
2.4.3 聚类算法22-23 2.5 本章小结23-24第三章 基于类内离散度的最小二乘支持向量机24-32 3.1 最小二乘支持向量机（LS-SVM）24-26
3.1.1 LS-SVM算法24-26 3.2 Fisher判别分析（FDA）26
3.2.1 FDA算法26 3.3 基于类内离散度的最小二乘支持向量机26-31
3.3.1 WCSLS-SVM算法的建立26-30
3.3.2 基于类内离散度的最小二乘支持向量机的分类仿真实验30-31 3.4 本章小结31-32第四章 基于组合特征映射优化及其在FCM的应用32-43 4.1 模糊C均值聚类（FCM）32-34
4.1.1 FCM算法32-33
4.1.2 聚类有效性指数33-34 4.2 核函数34-37
4.2.1 核函数的定义34
4.2.2 核函数的性质34-35
4.2.3 局部核函数和全局核函数35-37 4.3 基于组合特征映射优化及其在FCM的应用37-42
4.3.1 基于组合特征映射优化的提出37-38
4.3.2 隶属度的求解38-39
4.3.3 核函数权重的求解39-41
4.3.4 基于特征映射的FCM算法实验仿真对比41-42 4.4 本章小结42-43第五章 基于组合特征映射FCM的WCSLS-FSVM算法43-48 5.1 基于类内离散度的模糊最小二乘支持向量机43-44 5.2 基于组合特征映射的FCM隶属度矩阵的求解44-45 5.3 实验结果与分析45-46 5.4 本章小结46-48第六章 总结与展望48-50 6.1 总结48 6.2 展望48-50参考文献50-54附录1 程序清单54-55附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文55-56附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目56-57致谢57
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京公网安备75号基于核的模糊c均值聚类算法的收敛性定理--《吉林大学学报(理学版)》2011年06期
基于核的模糊c均值聚类算法的收敛性定理
【摘要】：利用Zangwill收敛性定理,证明了基于核的模糊c均值聚类算法(KFCM)的收敛性.结果表明,当核函数在给定数据集上诱导的距离矩阵满足一定条件时,KFCM算法产生的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于KFCM聚类模型目标函数的局部极小值点或鞍点.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
聚类算法按隶属度取值范围可分为两类:硬聚类算法和模糊聚类算法[1-2].相对于传统的硬聚类算法,模糊聚类算法由于具有良好的聚类性能及更好的数据表达能力目前已成为该领域的研究热点.模糊c均值聚类算法(FCM)[2]是应用最广泛的模糊聚类算法之一.FCM通过迭代隶属度矩阵和聚类
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