基于遗传算法的图像分割的研究

遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。实验表明,遗传算法是处理图像分割的优秀算法,图像分割效果相比于传统的图像分割算法更加优秀。     

基于RBF的支持向量数据描述算法性能分析

核函数的选择对支持向量数据描述算法(SVDD)的性能有重要的影响,是SVDD研究的一个核心问题.通过对SVDD算法中常用核函数进行分析,验证了高斯核函数在单值分类问题上具有一定的优越性,并分别探讨相同样本数据集不同规模样本和不同样本数据集相似规模样本中,高斯核参数对SVDD分类器的影响.实验表明,基于高斯核函数的支持,向量数据描述算法适合于小规模样本的单值分类问题.     

诱发脑电提取方法的研究进展

诱发脑电(EP)的提取是生物医学信号处理领域中的一个热点研究方向,针对诱发脑电提取的现状,阐述了相干平均、独立分量分析、小波变换、时间序列分析及神经网络等方法的基本原理,并探讨了各自在应用中存在的问题。其为后续研究提供了理论基础。