论文研究基于多链量子蜂群算法的模糊聚类图像分割.pdf

针对传统模糊C-均值聚类算法对初始值和噪声敏感的缺点，提出了一种基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类算法。首先，将多链拓展编码方案应用到量子蜂群算法中，提出了多链量子蜂群算法；其次，利用多链量子蜂群算法来优化模糊C-均值聚类的初始聚类中心；最后，设计一种新的利用多链量子蜂群算法优化模糊C-均值聚类中心的图像分割算法。实验结果表明，所提出的基于多链量子蜂群算法的模糊C-均值聚类图像分割算法是有效的，相对于传统模糊C-均值聚类算法及基于模糊的人工蜂群算法，所提算法在分割正确率、分割速度及鲁棒性上均更有效。