建立在模糊逻辑上的模糊元胞自动机

总结了经典元胞自动机模型理论,并在此基础上把模糊逻辑引入元胞自动机模型中.通过对模糊元胞自动机的基本原理的分析,定义了模糊元胞自动机模型.模糊元胞自动机模型可以处理模糊信息,并且使模拟与现实世界的情况更为接近.     

遗传模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

将一种改进的遗传模糊c-均值聚类(GFGA)算法应用到图像的边缘检测中.我们将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点的灰度值经过Robert算子、Sobel算子和Prewitt算子处理构成它的特性向量,形成具有三维特征的数据集,然后对这个数据集应用遗传模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.实验结果表明,这种混合算法能得到很好的边缘效果,并且得到的结果无需再细化处理,提高了边缘定位的精度.     

改进的遗传模糊聚类算法

对基于遗传算法的FCM(模糊c^-均值法)聚类算法进行了改进,能更好地把遗传算法的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力结合起来。实验结果表明，这种改进的算法在分类正确率和稳定性上优于[1]和[3]中的方法；收敛速度和对初值的敏感性都明显优于FCM。