由膜计算启发的聚类算法及其在图像分割中的应用.pdf

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2、085211013Supervisor:Prof.PengHongApril,2015~~~~%~=mx~~~ft~*,~*A~~~~~~~*fi~~I1tJiJT1tX1~~ffit-*0~~JiJf~,~xo/~±£itaJJ~IJf1~?t~~-iM~5ill::ff5tb,*~x~~*~~~A~~~~~~*~~~~*·~~~**~~~~~ft~~~m~~mrl~~*·~a-~I~~~~~*~~m~~~~~~ft~x~~J~~~*~#*~Jw~.~1ft-re-jz1t:t-~:t:u1)1}~S~:Jb(J.S.~o**~~x~~*±J~*~~*

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4、离散，是一种无监督的学习过程。差分进化算法是一种随机搜索算法。图像分割是将图像划分到多个不同像素子集，使得每个子集内的像素尽可能紧凑，不同子集之间的像素尽可能离散。图像分割的目的是将前景和背景分离开。聚类方法是一种常用的图像分割方法。膜计算也被称为P系统，是从生命细胞的构造与功能及组织器官和细胞群的合作中抽象出来的计算模型。近年来，大量P系统的变体已经用来解决大量现实中的问题。本文着力于探讨一种由膜计算所启发的聚类算法以及在图像分割中的应用，研究成果如下：（1）DE-MC算法。设计了一种包含两层结构的细胞型P系统，通过引入差分进化机制的三个算子（变异、交

5、叉、选择）实现对象的进化，利用细胞型P系统的转运机制实现对象之间的共享。DE-MC在人工和真实数据集上进行了评估，并进一步与传统的k-means算法、基于DE的k-means算法和基于GA的k-means算法进行了比较。（2）基于细胞型P系统的灰度图像分割算法。在三层细胞型P系统的框架下，完成灰度图像的分割。该算法在多幅灰度图像上进行测试，并与基于可变长度遗传算法的模糊聚类算法以及基于改进的差分进化的自适应模糊聚类算法进行了比较。关键词：膜计算；P系统；聚类；差分进化；图像分割I由膜计算启发的聚类算法及其在图像分割中的应用AbstractClusteri

6、ngcanbedefinedasthepartitioningofagivensetofmdatapointsintocclassessuchthatdatainthesamegroupareassimilaraspossibleanddatafromdifferentgroupsareasdissimilaraspossible,whichisanunsupervisedlearningprocess.DifferentialEvolutionalgorithmisarandomsearchingalgorithm.Imagesegmentationc

7、anbeseenastheprocessofdividinganimageintoseveralpixelregionssothatinthesamepixelregionisassimilaraspossibleandeachpixelregionisasdissimilaraspossible.Thepurposeofimagesegmentationistodetecttheforegroundandthebackground.Clusteringalgorithmiswidelyusedinimagesegmentation.Membraneco

8、mputingisalsoknownasPsystem,whichisinspi