【摘 要】
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遗传算法作为一种进化计算方法,适用于处理系统方法难以解决的高度复杂的非线性问题,具有思路简单、通用性强、应用范围广、适合并行分布处理及全局优化等特点.该文从遗传算
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遗传算法作为一种进化计算方法,适用于处理系统方法难以解决的高度复杂的非线性问题,具有思路简单、通用性强、应用范围广、适合并行分布处理及全局优化等特点.该文从遗传算法的思想与模式理论出发,研究了一种新的遗传算法,增加了对模型样本分布的方差考虑,同时对遗传算法的选择操作、编码、交叉思想给出了一些独特的观点与方法,并通过遗传算法工具的设计、图象的矩形分割、主观轮廓提取等实例研究了新遗传算法的应用.该文同时还探讨了二维物体参数模型的建立和复杂背景中主观物体轮廓的检测问题.在二维物体参数模型的研究中,给出了以矩形为基本图形使用遗传算法建立模型的例子;在研究主观轮廓及其提取的问题上给出了遗传算法提取和轮廓收缩算法提取两个例子.其中自创的轮廓收缩算法成功地实现了条纹背景下斑马等主观轮廓的提取.
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