ABSTRACT Interval typ 2-fuzzy c-means (IT2FCM) klusteralgoritm kan beskriva mer osäkerhet än fuzzy c-means (FCM) klusteralgoritm genom att använda två fuzzifiers för att konstruera en mer inkluderande gräns. Hur man får lämpliga fuzzifiers och initiera klustercenter är viktiga uppgifter för IT2FCM. För att effektivt lösa dessa problem föreslår detta papper en alternativ partikel svärmoptimering baserad adaptiv intervall typ-2 intuitionistiska fuzzy c-means kluster algoritm (A-PSO-IT2IFCM) och tillämpar denna föreslagna metod för färgbild segmentering. För det första, för att ytterligare hantera osäkerheten, konstrueras en ny intervall typ-2 fuzzy kluster objektiv funktion genom att utnyttja den intuitionistiska fuzzy information som extraheras från bilder. Sedan en alternativ partikel svärm optimering (PSO) system är utformad för att optimera fuzzifiers och kluster centers alternativt. Dessutom införs en flerskalig uppdateringsstrategi för positionerna av partiklar i A-PSO-IT2IFCM för att öka mångfalden av svärmar och öka konvergensen av optimering. De färgbild segmentering experiment på Berkeley och UC Merced Land Use dataset visar att den föreslagna algoritmen kan adaptivt bestämma fuzzifiers och kluster centers och uppnå goda segmenteringsresultat. INDEX TERMS Image segmentering, intervall typ-2 fuzzy klustering, intuitionistiska fuzzy set, partikel svärm optimering, alternativ optimering.
Zhao m.fl. REF föreslagna intervall typ-2 fuzzy C-Mean kluster algoritm för färgbild segmentering.
Alternate PSO-Based Adaptive Interval Type-2 Intuitionistic Fuzzy C-Means Clustering Algorithm for Color Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}