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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 35 - 41 (7page)
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In this paper, we propose a swarm-based possibilistic c-means(PCM) algorithm in order to overcome the problems of PCM, which are sensitiveness of clustering performance due to initial cluster center’s values and producing coincident or close clusters. To settle the former problem of PCM, we adopt a swam-based global optimization method which can be provided the optimal initial cluster centers. Furthermore, to settle the latter problem of PCM, we design an adaptive thresholding model based on the optimized cluster centers that yields preliminary clustered and un-clustered dataset. The preliminary clustered dataset plays a role of preventing coincident or close clusters and the un-clustered dataset is lastly clustered by PCM.
From the experiment, the proposed method obtains a better performance than other PCM algorithms on a simulated magnetic resonance(MR) brain image dataset which is corrupted by various noises and bias-fields.
From the experiment, the proposed method obtains a better performance than other PCM algorithms on a simulated magnetic resonance(MR) brain image dataset which is corrupted by various noises and bias-fields.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Backgrounds
Ⅲ. Proposed Swam-based PCM
Ⅳ. Experiment Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - R. Krishnapuram / 1993 / A possibilistic approach to clustering / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 1 (2) : 98 ~ 110
[학술지(정기간행물)] - J. C. Dunn / 1973 / A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters / Journal of Cybernetics 3 (3) : 32 ~ 57
[학술지(정기간행물)] - M. Barni / 1996 / Comments on a possibilistic approach to clustering / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 4 (3) : 393 ~ 396
[학술지(정기간행물)] - N. R. Pal / 2005 / A possibilistic fuzzy c-means clustering algorithm / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 13 (4) : 517 ~ 530
[학술대회논문] - L. Berger / 2017 / An Adaptive Sampling Scheme to Efficiently Train Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / Proceedings of Medical Image Understanding and Analysis : 277 ~ 286
[학술지(정기간행물)] - J. C. Dunn / 1973 / A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters / Journal of Cybernetics 3 (3) : 32 ~ 57
[학술지(정기간행물)] - M. Barni / 1996 / Comments on a possibilistic approach to clustering / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 4 (3) : 393 ~ 396
[학술지(정기간행물)] - N. R. Pal / 2005 / A possibilistic fuzzy c-means clustering algorithm / IEEE Transactions on Fuzzy Systems 13 (4) : 517 ~ 530
[학술대회논문] - L. Berger / 2017 / An Adaptive Sampling Scheme to Efficiently Train Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation / Proceedings of Medical Image Understanding and Analysis : 277 ~ 286
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