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第 卷第 期
年 月
武汉理工大学学报
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
VolNo
May
DOIjissn
基 于 模 拟 退 火 与 遗 传 算 法 结 合 的 神 经 网 络 图 像 分 割
何汉青
倪祥刚
李志俊
武汉理工大学网络信息中心武汉 武汉理工大学自动化学院武汉
摘要为解决运用 Hopfield 神经网络优化算法处理图像分割存在的收敛速度与局部最优的矛盾采用模拟退火策略
与遗传算法结合的优化方法来改进传统的优化算法对迭代收敛后的 Hopfield 网络在局部范围内运用模拟退火遗传算
法以搜索阈值平面全局最优解进行图像分割 实验证明采用此方法可以得到较好的分割效果
关键词Hopfield 网络模拟退火遗传算法优化
中图分类号TP 文献标识码A 文章编号
Simulated Annealing and Genetic Algorithms Based on
Image Segment with Partially Evolved
Hopfield Neural Network
HE Hanqing
NI Xianggang
LI Zhijun
Network Information Center Wuhan University of Technology Wuhan China
School of Automation Wuhan University of Technology Wuhan China
Abstract
A combined optimization of genetic algorithms with simulated annealing has been applied to image segmentation
with good results in this paperThe defect of Hopfield neural network is being captured by local optimal solutions while the de
fect of genetic algorithms is the low speed of convergenceBoth disadvantages mentioned above have been overcome hereSolu
tions obtained with the converged Hopfield neural network are applied to the genetic algorithm to search for the optimization on the
plane of threshold value
Key words
Hopfield neural networksimulated annealinggenetic algorithmsoptimization
收稿日期
基金项目中央高校基本科研业务费专项资金ZX
作者简介何汉青男工程师Emailhehanqwhuteducn
图像分割是数字图像处理中的经典难题它可以转化为图像分割阈值平面的优化问题 Hopfield 网
络
为求解这一问题提供了更为广阔的发展空间和更加良好的解决方法 但是Hopfield 网络存在不稳健
性
主要是由于计算能量函数在能量下降时可能陷入局部最小值 提高 Hopfield 神经网络在优化计算时
的稳健性的方法有为 Hopfield 网络加入陷阱逃脱算法例如加入扰动的 LEM 方法
采用遗传算法进化
Hopfield 网络
在 Hopfield 网络能量下降过程中加入热力学系统
受到局部进化的 Hopfield 网络启发在迭代收敛的 Hopfield 网络中随机选取局部区域构成一些新的小
规模 Hopfield 网络采用模拟退火遗传算法优化这些小规模网络若其能量函数值在进化过程中降低则将
这些小规模网络的输入和输出状态迭代回到整个 Hopfield 网络再次进行神经网络的状态方程迭代使整个
神经网络的能量函数值降低直至收敛 在提高 Hopfield 网络收敛到全局最优能力的同时使计算量大大降
低收敛速度较快
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