【摘 要】
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脑电源定位可以归结为优化问题,非线性优化方法是解决这一问题的有力工具.本研究在时空模型的基础上,引入遗传算法,并将遗传算法与局域算法结合起来构成混合遗传算法,用来评
【机 构】
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江苏工业学院计算机科学与工程系,浙江大学电气工程学院
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脑电源定位可以归结为优化问题,非线性优化方法是解决这一问题的有力工具.本研究在时空模型的基础上,引入遗传算法,并将遗传算法与局域算法结合起来构成混合遗传算法,用来评估多偶极子源的定位问题.仿真结果表明,在多偶极子定位问题上,遗传算法和混合遗传算法的运算性能要优于传统的非线性局域优化方法,当偶极子数目为2时,混合遗传算法的定位结果要好于遗传算法的定位结果;当偶极子数目为3时,遗传算法与混合遗传算法的运算性能相差不大.
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