基于自适应遗传算法的细胞神经网络模板设计

细胞神经网络具有能够高速并行计算,易于硬件实现等特点,使其广泛应用于图像处理边缘提取、字符识别等诸多领域。细胞神经网络要正确实现不同的图像处理功能的关键在于模板参数的设计。提出一种基于自适应遗传算法求解模板参数的方法,一方面,通过对交叉概率和变异概率的改进以及遗传算子的设计,克服了基于简单遗传算法设计模板时算法容易早熟的不足;另一方面,采用准精确惩罚函数来设计适应度函数,降低了算法的运算量,提高了算法的收敛速度。给出了实例仿真结果,表明该方法的有效性。