蟻群算法在圖像識別中的應用研究.pdf

1、蟻群算法是一種新型智能仿生模型，是為了解決組合優(yōu)化問題而提出的啟發(fā)式搜索算法。蟻群算法具有智能搜索、全局優(yōu)化、分布式計算、正反饋、魯棒性以及易于其他算法相結合等獨特的優(yōu)越性，自提出以來就受到學術界的熱切關注，現(xiàn)已被廣泛應用于各個領域，不但在解決組合優(yōu)化問題，如旅行商問題、二次分配、車間任務調度等顯示出求解復雜優(yōu)化問題的優(yōu)勢，而且已經在多目標優(yōu)化、數據分類、系統(tǒng)建模、仿真系統(tǒng)辨識等多領域進行了探索研究和應用，為解決實際的應用問題提供了新的

2、途徑。
　　在圖像處理領域，由于蟻群算法模型本身的特點以及圖像處理的復雜性，雖然在圖像分割、邊緣提取、圖像分類等方面取得了初步的研究成果，證明了蟻群算法在圖像處理領域應用的可行性和有效性，研究表明蟻群算法在解決實際的圖像處理問題時效率不高，計算時間較長，目前在圖像識別中尚未找到一種普遍適用的識別模型，因此還有很大的研究空間。故而需要進一步的探索討論。
　　本文旨在蟻群算法在圖像識別方面的應用研究，進行了以下工作:首先對蟻群算

3、法的基本原理和數學模型進行學習歸納，分析算法的優(yōu)缺點，針對不足之處進行算法改進探索，以及總結蟻群算法在圖像識別方面的應用進展，為后續(xù)的圖像識別提供理論依據。其次針對圖像識別處理中的關鍵環(huán)節(jié)——圖像特征提取，進行了基礎理論研究，提出了脈沖耦合神經網絡算法，確定了較為全面的提取特征函數的方法，彌補了蟻群算法的不足之處。最后根據蟻群自身特點，結合脈沖耦合神經網絡，提出了一種脈沖耦合-蟻群聚類算法，應用到醫(yī)學圖像識別中，經實驗結果表明，此算法有