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:刘印
机构地区:[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院
出 处:《环球市场信息导报》2018年第25期100-100,共1页Global Market Information Guide
摘 要:随着我国科学技术飞速发展,为弥补遗传算法固有弊端,对其有效应用方略进行研究,使遗传算法更为通用、简洁,确保遗传算法能规避早熟现象,提高最优解稳定性及收敛速度,满足人们遗传算法切实应用需求。本文通过对改进遗传算法在图像分割中的应用方略进行分析,以期为提高遗传算法应用成效提供依据。在遗传算法实际应用过程中需结合人们具体应用需求,合理选择控制数据、遗传操作方法、函数标定、编码方案及停止准则等,改进遗传算法则针对以上内容实效性进行分析,使遗传算法结构更优,参数控制能力得以提升,计算函数及相关标准科学合理,使遗传算法更为丰富,基于此为使遗传算法应用效果得以有效提升,分析其在图像分割中的应用方略显得尤为重要。
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