吉林大学学报(信息科学版) ›› 2015, Vol. 33 ›› Issue (4): 441-.
潘欣, 孙宏彬
PAN Xin, SUN Hongbin
摘要:
为了解决遥感影像聚类个数及中心点选取的问题, 提出了一种并行的中心矢量优化选取的遥感影像聚类算法(PCVOS: Parallelized Center Vector Optimized Selection Algorithm for Remote Sensing Image Cluster)。该算法引入模糊评价目标函数并给出了一种染色体评价机制, 提高聚类染色体在类目、空间划分的多样性; 同时引入MPI(Massage Passing Interface)多进程并行技术, 加快了算法运行速度。实验结果表明, 相对于传统的K-Means、ISODATA(Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm) 和ACDE(Automatic Clustering Differential Evolution)算法, PCVOS 不但可以获得更好的聚类效果, 而且可以充分利用并行资源加快算法运行速度。
中图分类号: