摘要: 卫星云图是研究天气系统演变规律的重要信息,云层内容从卫星云图中提取出来可以有助于云图分析,减少陆地和海洋信息的干扰.为此采用了模糊C均值聚类算法(FCM)进行云图聚类,该算法具有计算效率高,过程简单的优点,但对初始聚类中心敏感,容易陷入局部最优解.针对此问题,本文将全局性良好的粒子群优化算法(PSO)引入 FCM 聚类算法,克服了初始聚类中心对全局收敛性的影响.同时,将阴影集理论与该混合算法结合起来,去除聚类过程中的异常值,提高算法的效率.通过红外云图聚类对比实验得出,改进的FCM算法与传统的FCM算法相比,聚类结果图的类间距离增大,类内距离减小,聚类质量有所提高.