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改进布谷鸟优化模糊C均值的遥感影像分类算法
文献摘要：
针对模糊C均值聚类算法存在受初始聚类中心影响较大、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,本文将布谷鸟算法与FCM聚类算法结合,提出一种改进布谷鸟优化模糊C均值的遥感影像分类算法.该算法利用布谷鸟算法全局性与鲁棒性的优点,弥补了传统FCM算法聚类中心选取的随机性,使用自适应步长、发生概率值,使步长、发生概率值随迭代次数的增加而变化,不仅可提高种群搜索后期的局部搜索能力,而且减少了算法的时间复杂度.试验表明,改进的算法具有良好的分类效果与运行效率.
文献关键词：
遥感影像;改进布谷鸟算法;模糊C均值聚类;自适应步长
中图分类号：
作者姓名：
魏晓琴;刘海军
作者机构：
青海省地理空间和自然资源大数据中心,西宁810001;青海省地理空间信息技术与应用重点实验室,西宁810001
文献出处：
引用格式：
[1]魏晓琴;刘海军-.改进布谷鸟优化模糊C均值的遥感影像分类算法)[J].工程勘察,2022(08):58-62
A类：
B类：
布谷鸟优化,遥感影像分类,分类算法,均值聚类,聚类算法,初始聚类中心,局部最优,FCM,法利,用布,全局性,随机性,自适应步长,发生概率,迭代次数,局部搜索,搜索能力,时间复杂度,分类效果,改进布谷鸟算法
AB值：
0.275169
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