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结合类内和类间距离的可能聚类分割算法被引量：5: 2016年; 目的为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。; 刘璐吴成茂; 关键词：模糊聚类图像分割类间距离

基于类内类间距离的模糊C-均值聚类分割算法被引量：6: 2016年; 针对模糊C均值聚类算法存在仅考虑以类内距离作为算法测度的不足,通过融入聚类中心之间的类间距离,提出一种将类内和类间距离相结合的模糊C-均值聚类算法并将其应用于图像分割。在目标函数中将类内距离与类间距离之差作为样本聚类依据,使其考虑到类内紧密度与类间离散度,通过调节有关参数使类内紧密度和类间离散度达到最优值,提高图像分割的准确性和鲁棒性。大量人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,改进的类内类间聚类算法是有效的,尤其是对噪声较大的图像进行分割时,其效果明显优于其它模糊聚类算法分割效果。; 刘璐吴成茂; 关键词：模糊聚类类间距离图像分割

不同空洞形状的地理路由算法研究: 2015年; 在无线传感器网络中,运用高效的路由协议是延长网络生存期的重要手段。基于地理位置的路由协议中一个不可避免的问题是如何避绕路由空洞。对于不同的路由空洞形状,选择避绕空洞的方法带来的效果存在明显差异。论文基于不同的路由空洞形状,对典型的贪婪地理路由协议和路标引导自适应空洞处理算法进行仿真对比分析。仿真结果表明,在不同的空洞形状下,采用合适的避绕方法可以减少路由跳数,提高数据传输的实时性。; 梁青田兴畅刘璐李迎春; 关键词：无线传感器网络路由空洞

模糊局部均值聚类分割法改进及其应用被引量：4: 2015年; 为改善传统模糊C-均值聚类算法的抗噪性能,Krinidis和公茂果等提出像素局部邻域信息模糊C-均值聚类算法系列,但其存在聚类中心表达式与聚类目标函数不一致的问题。利用拉格朗日乘子将模糊局部信息聚类目标函数和隶属度约束条件相结合,构造无约束优化函数,利用函数极值存在的必要条件推导该聚类新的隶属度和聚类中心迭代表达式,设计一种核空间模糊局部信息C-均值聚类分割算法。人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,该算法明显优于现有模糊局部信息C-均值聚类分割法,针对复杂遥感图像能获得更好的分割效果。; 刘璐吴成茂; 关键词：聚类分析图像分割模糊C-均值聚类

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刘璐