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为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数.实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高. 相似文献
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[Objectives]This study seeks to expand the bandgap frequency band, reduce the bandgap starting frequency and analyze and optimize the bandgap parameters of acoustic metamaterials. [Methods]The influence of geometrical and material parameters on the bandgap properties of acoustic metamaterials is analyzed, and a method for maximizing the bandgap width is proposed. The multi-objective optimization problem is converted into a single objective optimization problem by normalizing the bandgap frequency coefficients. Structural material conversion is achieved via the material selection optimization method, and the optimization equations of bandgap parameters are established on the basis of weight-lightening. For chiral acoustic metamaterials, the material properties (density and wave velocity) and geometric parameters (scatterer diameter, ligament thickness and coating thickness) are defined as design variables, and the comprehensive optimization of structural parameters and material selection of acoustic metamaterials based on weight-lightening are implemented. [Results]The optimization results show that the bandgap width increases by 27.7% and the lower bound frequency decreases by 1048 Hz, thereby achieving the goal of expanding the bandgap width based on lightweight acoustic metamaterials. The acoustic transmission analysis of the finite chiral acoustic metamaterial structure is then carried out to verify the effectiveness of the proposed method. [Conclusions]The results show that the goal of lightweight acoustic metamaterials can be effectively achieved by integrating the comprehensive optimization of structural parameters and materials. As such, this study provides references for the design of new-type acoustic metamaterials. © 2023 Authors. All rights reserved. 相似文献
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