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SURFACESMATCHINGALGORITHMBASEDONGENETICALGORITHMAN
- 针对基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题, 提出一种改进算 法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值, 利用ICP 算法匹配结果构造 偏差阈值, 以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理, 消除局部大变形影响, 获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算, 从而获得理想的匹配结果-Least square method based on the ICP surface matching algorithm
max_relation
- 其基本原理是使图像中目标和背景的相关总量最大的阈值为最优分割阈值-This paper combines one dimension Maximal Correlative Criterion and two dimension Maximal Correlative Criterion to estimate the neuron parameters
youhua
- 采用遗传算法优化神经网络初试权值和阈值，从而得到最优适应度的初始权值和阈值，以达到优化网络预报精度的目的-Neural network using genetic algorithm to optimize the first test weights and thresholds to obtain the optimal fitness of the initial weights and thresholds in order to achieve the purpose of optim
Genetic-algorithm-optimization
- 遗传算法优化B P神经网络的目的是通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值, 其 基本思想就是用个体代表网络的初始权值和阈值、 个体值初始化的B P神经网络的预测误差作为该个体的适应度值, 通过选择、 交叉、 变异操作寻找最优个体, 即最优的B P神经网络初始权值。除了遗传算法之外, 还可以采用粒子群算法、 蚁群算法等优化B P神经网络初始权值。-Genetic algorithm to optimize BP neural network is designed by means of g
GA-BP
- GA—BP运用GA对BP神经网络进行训练，取得的最优解作为初始链接权值和阈值，以对BP神经网络局部搜索能力强、全局搜索能力差的缺点进行改进，来达到提高BP神经网络的性能的目的。-GA GA-BP using BP neural network is trained to obtain the optimal solution as the initial link weights and thresholds of BP neural network of local search abilit
GA-BP
- 遗传算法优化BP神经网络程序，利用遗传算法找出最优的权值和阈值赋予BP神经网络并开始训练。-Genetic algorithm optimization BP neural network program, the use of genetic algorithm to find the optimal weights and thresholds given BP neural network and start training.