改进的自适应遗传算法应用研究

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (6): 203-205.

改进的自适应遗传算法应用研究

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家科技支撑计划（2007BAG06806）资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 图像数据挖掘是目前国际上数据库、图形图像技术和信息决策领域最前沿的研究方向之一。近年来，许多学者开始致力于图像挖掘算法的研究。首先介绍了传统的双种群遗传算法（AGA算法）实现关联规则提取的执行过程，然后针对IAGA算法容易产生停滞现象、造成局部收敛等问题，改进了遗传算子，设计出了新的遗传算法（NAGA算法），最后将NAGA算法成功地运用到遥感图像挖掘，实现了图像关联规则的提取。实验证明，这种改进的自适应遗传算法是一种稳定的、性能优越的算法。

关键词: 图像挖掘自适应遗传算法遥感图像

Abstract: Image data mining is an active research area in databases, graphics, images and information technology. Recently,many researchers have employed algorithm study for image mining, and some improved algorithms were proposed about it. In the practice, the pop

Key words: Image mining, Self-adaptable genetic algorithm, Remote image

. 改进的自适应遗传算法应用研究[J]. 计算机科学, 2009, 36(6): 203-205. https://doi.org/

参考文献

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed