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一种基于IPCM的自适应曲线检测算法
1
作者
杨强伟
陈平
潘晋孝
《数学的实践与认识》
北大核心
2015年第13期180-186,共7页
模糊球壳聚类(FCSS)算法和基于改进型可能性C-均值聚类(IPCM)的球壳聚类(IPCSS)算法都是基于梯度的交错寻优方法,在检测圆或圆弧曲线时容易陷入局部极小值,从而得到错误的检测结果,同时其不能自动识别曲线的条数.针对上述两个缺点,在IPC...
模糊球壳聚类(FCSS)算法和基于改进型可能性C-均值聚类(IPCM)的球壳聚类(IPCSS)算法都是基于梯度的交错寻优方法,在检测圆或圆弧曲线时容易陷入局部极小值,从而得到错误的检测结果,同时其不能自动识别曲线的条数.针对上述两个缺点,在IPCM的基础上用拟合法计算半径和圆心,很大程度上克服了陷入局部极小值的缺点,同时引入特征间隙的方法,实现了曲线条数的自动识别.大量数值仿真实验和实际数据实验表明,提出的算法对圆或圆弧型曲线具有良好的自适应检测效果.
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关键词
曲线检测
自适应
FCSS
算法
ipcss算法
拟合法
原文传递
题名
一种基于IPCM的自适应曲线检测算法
1
作者
杨强伟
陈平
潘晋孝
机构
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2015年第13期180-186,共7页
基金
国家自然科学基金(61171179
61227003)
文摘
模糊球壳聚类(FCSS)算法和基于改进型可能性C-均值聚类(IPCM)的球壳聚类(IPCSS)算法都是基于梯度的交错寻优方法,在检测圆或圆弧曲线时容易陷入局部极小值,从而得到错误的检测结果,同时其不能自动识别曲线的条数.针对上述两个缺点,在IPCM的基础上用拟合法计算半径和圆心,很大程度上克服了陷入局部极小值的缺点,同时引入特征间隙的方法,实现了曲线条数的自动识别.大量数值仿真实验和实际数据实验表明,提出的算法对圆或圆弧型曲线具有良好的自适应检测效果.
关键词
曲线检测
自适应
FCSS
算法
ipcss算法
拟合法
Keywords
curve detection
self-adaption
FCSS algorithm
ipcss
algorithm
fitting method
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于IPCM的自适应曲线检测算法
杨强伟
陈平
潘晋孝
《数学的实践与认识》
北大核心
2015
0
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