检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:余鹏[1] 吴朝霞[1] 马林[1] 王波[1] 程敬之[1]
机构地区:[1]西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049
出 处:《西安交通大学学报》2001年第2期166-170,共5页Journal of Xi'an Jiaotong University
基 金:国家自然科学基金!重点资助项目 (6 96 310 2 0 )
摘 要:为了更好地利用骨肿瘤分形参数集对骨肿瘤进行模式判别 ,将基于连续变量的遗传算法和相应的交叉与变异算子应用于骨肿瘤的模式分类中 .针对该算法在实验中出现的振荡及不收敛问题 ,相应采用了自适应技术加以改进 .通过对比改进前后遗传算法的精度和速度 ,证明了改进后的自适应遗传算法稳健性能好 ,运算速度快 .利用该算法 ,可根据分形参数模式集对骨肿瘤进行有效的分类 ,达到了预期的目标 .In order to classify the pathological characteristics of osteoma more accurately and correctly by using the combined fractal parameters, the genetic algorithm based on continuous variables was applied to the pattern classification of osteoma while the relevant crossover and mutation methods were employed too. Away from the shortcomings of initial algorithm, it is improved by adaptive method. By comparing the performance of two algorithms, it is proved that the adaptive genetic algorithm based on continuous variables is more robust and faster. Using this algorithm, osteomas can be effectively classified by the fractal parameters as expected.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.117