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| 基于遗传算法的离散数据特征点识别与提取 | |
| 作者姓名： | 吕秋娟 方素平 张镇 |
| 作者单位： | 1. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,陕西西安710049;第二炮兵工程大学,陕西西安710025 2. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,陕西西安,710049 3. 第二炮兵工程大学,陕西西安,710025 |
| 摘 要： | 针对ICT(industrial computed tomography)图像处理后零件轮廓的离散数据点,采用改进遗传算法的特征点自适应识别与提取方法对轮廓数据进行精简,以线段和圆弧为逼近基元,以较小的逼近误差(ISE)和较少的特征点为优化目标;对种群采取分类初始化,大大缩小了种群规模;变异概率和交叉概率自适应生成,加快了收敛速度.实例表明改进的遗传算法有更高的优化速度和全局搜索能力,特征点的提取效果较好. |
| 关 键 词： | 特征点 遗传算法 适应度函数 |
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