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《第三届和谐人机环境联合学术会议(HHME2007)论文集》2007年
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基于PSO技术的卫星云图聚类方法研究

来旭  徐蕊  李国辉  
【摘要】:基于卫星云图的聚类方法研究是图像模式识别领域的热点。近些年研究人员结合卫星云图的特点,对常规聚类方法进行改进,如k均值方法,神经网络SOM方法等,有效的提高了云图聚类的准确率。但这些方法仍然存在一定的问题:神经网络方法存在着网络参数难以确定,迭代训练耗费时间长,算法运行机制不明确等问题;K均值方法虽然在一定程度上弥补了神经网络方法的缺陷,但它存在着陷入局部最优化,过于依赖数据在特征空间的分布形式等问题。本文将进化算法中的新成果——PSO技术(基于微粒群的随机优化技术)引入聚类领域。本文依据聚类的定义并结合领域知识建立了一系列的云图聚类效果质量评价参数,基于这些参数设计实现PSO聚类算法中使用的目标函数。实验证明该方法具有可行性,在一定程度上克服了已有聚类算法的缺点,同时证明了基于PSO技术的云图聚类方法蕴含着巨大的研究潜力。

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【共引文献】
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1 王亮;胡静涛;;基于神经网络的CMP过程智能R2R预测控制[J];半导体技术;2012年04期
2 王亮;胡静涛;;基于LS-SVM的光刻过程R2R预测控制方法[J];半导体技术;2012年06期
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10 张连营;刘晓峰;;微粒群算法收敛研究[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
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