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该文讨论并建立了一真彩色白细胞显微图像微机自动识别系统。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择策略。根据细胞特征,笔者对传统的遗传算法做了相应的改进。最后运用选择特征子集来训练BP神经网络作为分类器。结果证明该方法对于分类系统的性能优化有明显效果。
遗传算法和神经网络在白细胞自动识别中的应用
【摘 要】
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该文讨论并建立了一真彩色白细胞显微图像微机自动识别系统。针对传统组合优化方法用于特征选择的种种缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择策略。根据细胞特征,笔者对传统的遗传算法做了相应的改进。最后运用选择特征子集来训练BP神经网络作为分类器。结果证明该方法对于分类系统的性能优化有明显效果。
【机 构】
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武汉大学测试中心．武汉430072
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2003年07期
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