针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分 子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征子集的维数通过算法自动获得无需人为设定,选择结果为目标的“免

§1遗传算法的基本概念 §2简单的遗传算法 1． 选择 2． 交换 3． 变异 §3简单的遗传算法运算示例 1． 计算机公司的经营策略优化问题 2． 函数优化问题 §4遗传算法应用举例 1． 子集和问题 2． TSP（旅行商）问题 §5结束语 【附录】 1． 子集和问题源程序 2． TSP（旅行商）问题源程序 -The basic concept of genetic algorithm in § 1 § 2 of the simp

matlab在子集和问题上的应用，与遗传算法的结合使用-matlab subset problem, with the combined use of the genetic algorithm