基于猫群算法的图像分类研究

被引：40

作者：

王光彪 ^{[1
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杨淑莹 ^{[1
]}

冯帆 ^{[1
]}

王博凯 ^{[1
]}

贾紫娟 ^{[1
]}

朱光 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津理工大学计算机与通信工程学院

[2] 山东省广播电影电视局

来源：

天津理工大学学报 | 2011年 / 27(Z1)卷 / Z1期

关键词：

猫群算法; 群体智能; 图像分类; 组合优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对传统进化算法在图像分类中存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,本文提出用猫群算法求解图像分类问题,将求解组合优化问题转化为猫群的位置寻优过程,并分析了猫群算法及其两种行为模式下的算法模型.讨论了不同模式下猫群的速度、位置更新公式,并阐述了利用该算法求解图像分类问题的具体步骤.通过实验,验证了猫群算法在图像分类中的准确性和有效性.

引用

页码：35 / 39

页数：5

共 4 条

[1]

图像模式识别[M] 杨淑莹编著; 北京交通大学出版社 2005,

[2]

A new optimizer using particle swarm theory Eberhart R C Kennedy J; Proceedings of Sixth International Symposium Micro Machine and Human Science 1995,

[3]

Parallel cat swarm optimization Pei-wei Tsai;Jeng-shyang Pan;Shi-ming Chen;et al; Proceedings of the Seventh International Conference on Machine Learning and Cybernetics 2008,

[4]

Computational intelligence based on the behavior of cats Shu-chuan Chu; International Journal of Innovative Computing;Information and Control 2007,

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