猫群算法仿生计算在图像聚类分析中的应用

针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题,提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过分组和混合策略的机制进行信息传递,用猫记忆当前群体中的全局最优解来更新自身,提高了算法的搜索能力;阐述了猫群算法的搜寻模式和跟踪模式,讨论了两种模式下猫群的速度、位置更新公式;并说明了利用该算法求解图像聚类分析问题的具体步骤。通过实验验证了猫群算法在图像聚类分析中的有效性和准确性。