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Bhanu图像分割模型发挥了遗传算法在处理复杂数据上的优势,但存在一定缺陷,容易被次要信息影响分割效果。为了克服这个缺点,首先介绍Bhanu模型的过程,在此基础上提出了将特征参数权值作为优化对像,利用遗传算法对Bhanu模型进行了改进,阐述了改进模型的自动学习过程,最后提出了将改进模型应用于阵发性心脏病(PAF)的分类判别中的解决方案。通过对实验数据的分析,论证了改进方案的可行性和有效性。