【摘 要】
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针对遗传算法和梯度算法各自的优点和缺陷,提出了遗传算法和梯度算法相结合的松散耦合和紧密耦合两种混合遗传算法,并利用基于排挤的小生境技术对其性能进行了改进,使其在搜
【机 构】
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同济大学航空航天与力学学院,西南交通大学应用力学与工程系
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针对遗传算法和梯度算法各自的优点和缺陷,提出了遗传算法和梯度算法相结合的松散耦合和紧密耦合两种混合遗传算法,并利用基于排挤的小生境技术对其性能进行了改进,使其在搜索能力和收敛速度上都有了较大提高。利用此算法成功实现了以互信息为相似性测度的医学图像配准。计算实例结果表明,本算法能够有效克服局部极值的影响,具备较强的抗噪能力,是一个精度高、稳定性好的医学图像配准算法。
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