混合遗传算法在医学图像配准中的应用

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。     

优化的贴片型测量探头及其生物医学应用研究

采用时域有限差分（FDTD）法结合遗传算法（GA）优化设计了适用于浅表生物组织高频测量的宽带同轴贴片探头，并用该探头测量了人体背部1～7GHz频带内的反射特性。优化设计出的圆形同轴贴片探头具有轴对称特点，辐射近场在生物组织中透人深、反射系数的频率响应特性好。所获得的人体背部反射特性的测量结果将为背部浅表组织电特性的重建提供有利的依据。     

遗传算法在256阵元相控阵高强度聚焦超声治疗系统多焦点控制中的应用

阐述了遗传算法优化多点超声聚焦的方法以及球面相控阵声场计算方法。对实验室研发的256阵元相控阵聚焦超声治疗系统作了简介。利用此遗传算法和声场计算方法，对轴上和离轴单焦点以及轴对称六焦点和非轴对称四焦点进行了256阵元相控阵的声场仿真，并观察了实验室研发的256阵元相控阵聚焦超声治疗系统作用于有机玻璃和透明仿体的实验结果。用遗传算法和声场计算方法的仿真和系统实验结果表明，此方法可在实际聚焦手术中准确地控制3维单焦点和3维多焦点。     

基于遗传算法的经颅磁刺激线圈阵列设计与场分布计算

为解决经颅磁刺激的兴奋点定位问题提出了以圆环面聚焦线圈阵列实现电磁聚焦的方案。而后,使用经过改进的自适应遗传算法对注入阵列各单元线圈电流的大小和相位进行了优化,在目标区域内很好的实现了电磁聚焦。通过计算,显示了线圈阵列在优化后的电流组态下产生的磁场和电场在计算区域内的分布和二维等高线图,表明了该聚焦线圈阵列可在目标区域产生具有良好聚焦性能的电场和磁场分布,并具有可同时聚焦至多个目标的能力。     

医学显微图像分割方法研究进展

医学显微图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.针对近年来出现的新方法、新理论,对各种分割方法进行了系统论述,主要包括基于数学形态学方法、神经网络分割、模糊分割、小波分析、遗传算法、统计方法和基于特定模型等方法的图像分割.由于显微图像的复杂性,采用单一方法很难准确分割,故对混合方法也作了一定论述.文中还简要讨论了各种方法的特点和局限性.同时对分割的评价体系也做了简要论述.     

搜索空间逐步缩小的遗传算法用于尿沉渣图像特征选择的研究

基于尿沉渣图像特征选择问题,提出一种新的特征优选方法,首先引入类空间分层分类思想,将多类成分特征集优选问题转化为两类成分的特征集优选问题以减少特征数,从而减少了后续分类器的维数复杂度并提高了优选后的特征集对成分的识别率;针对红细胞和白细胞的特征集优选问题,采用改进的遗传算法进行处理,先根据统计实验结果,锁定待选特征集中形态特征和纹理特征相应的两个可分度最大且相互独立的特征,然后使用基因位逐步锁定技术,结合小生境技术和自适应交叉变异算子,提高了遗传算法的搜索性能;最后,为了提高特征集的优选效果和稳定性,引入"多票投选"机制。就多个尿沉渣成分样本进行验证实验,结果表明,该算法优选的特征集与通过其他方式获得的特征集相比,识别率较高,而且明显减少了后续分类器的维数复杂度。     

投影遗传算法

针对一般遗传算法在求解优化问题的多个优化解时的局限性,结合曲面投影与遗传算法的基本思想,提出了一种基于曲面投影的投影遗传算法用于解决此类问题,数值验证的结果表明了本算法的有效性和实用性。     

混合遗传算法在随机规划问题中的应用

以含有机会约束的生产管理动态规划问题为例,基于随机模拟技术的混合遗传算法实现最优化决策,构造了数学模型。采用ＶＢ编辑,计算机模拟结果显示该模型能很好解决生产过程中的最优化决策问题,它是简单的基于二进制编码的遗传算法所不能解决的。该算法具有很高的鲁棒性,避免了在局部最优解附近徘徊,且因为随机规划问题要求许多数学知识,而算法本身并不要求对优化问题的性质作一些深入的数学分析,从而对那些不太熟悉数学理论和     

一种基于GA和梯度下降法的快速模糊系统学习方法

分析了现有模糊系统的两类主要的学习算法存在的缺陷.针对半梯形和三角形隶属度函数,提出了一种保证隶属度函数ε-完备性的方法.实现了一种新的基于遗传算法和梯度下降方法的快速模糊系统学习算法.通过实例进行了模拟,验证了该方法的高效性,以及保证隶属度函数完备性和模糊集合语义一致性的优点.     

基于遗传神经网络的中药肉苁蓉模式识别研究

本文建立了遗传神经网络模型.该模型应用遗传算法对神经网络权值和学习进行优化,从而克服了BP神经网络训练速度慢、易陷入局域极小和全局搜索能力弱等缺点.以中药肉苁蓉的元素含量数据为考察对象,用该模型对肉苁蓉进行模式识别,通过验证,识别成功率达100%.本研究为中药肉苁蓉的模式识别提供了一种新方法.