遗传算法及其在图像分割中的应用

第一章 模拟进化计算技术	第1-18页
·什么是模拟进化计算技术	第7-8页
·模拟进化计算的生物学基础	第8-10页
·遗传与进化的系统观	第10页
·模拟进化计算的一般框架	第10-14页
·典型例子:遗传算法	第14-15页
·模拟进化计算的本质优点与适用领域	第15-18页
第二章 传模拟进化算法的基本要素与数学描述	第18-27页
·模拟进化算法的形式化描述	第18-24页
·进化策略	第24-25页
·进化规划的基本原理与方法	第25-27页
第三章 模拟进化计算的典型执行技巧	第27-34页
·杰出者纪录与“父子混合”选择策略	第27-29页
·适应值共享策略	第29-31页
·并行实现策略	第31-34页
第四章 遗传算法的搜索机理	第34-40页
·种群增长方程	第34-37页
·交叉算子的搜索能力与可达域	第37-38页
·遗传算法的搜索机制	第38-40页
第五章 遗传算法的收敛性理论	第40-43页
·种群序列的收敛性定义及性质	第40页
·遗传算法的马氏链分析	第40-41页
·遗传算法的公理化分析	第41-43页
第六章 基于遗传算法的图像分割	第43-57页
·应用背景	第44页
·二维熵域值分割	第44-49页
·基于遗传算法的二维熵域值分割	第49-57页
结论和展望	第57-58页
参考文献	第58-59页
摘要	第59-63页
ABSTRACT	第63-69页
致谢	第69页