49、基于差分进化与混合整数进化策略的图像分析优化方法

基于差分进化与混合整数进化策略的图像分析优化方法

1. 差分进化在图像自动分类中的应用

1.1 图像自动分类问题

图像手动分割部分的自动分类是一个具有挑战性的问题。传统方法在面对复杂图像特征和大规模数据时，往往难以达到理想的分类效果。差分进化（Differential Evolution，DE）作为一种有效的优化算法，被应用于解决这一问题。

1.2 差分进化方法

使用公开可用的数据库，设计并实现了一个工具。在这个工具中，DE 用于在搜索空间中寻找类质心的位置，使得对于任何类，属于该类的实例到相对类质心的平均距离最小化。

1.3 实验结果

通过计算测试集上最佳个体的误差百分比来估计分类性能。实验结果表明，该工具在处理图像自动分类任务时非常成功，与其他十种广泛使用的分类工具相比，在测试集的误差百分比方面具有很强的竞争力。只有 KStar 表现出略好的性能，且执行时间与这十种技术处于同一数量级。

1.4 结论与展望

基于质心的简单概念的方法似乎可以在图像数据库中得到有效利用。可以假设，DE 与质心相结合可能适用于一般数据库中实例的分类。未来的工作将旨在揭示该系统在这一领域的有效性及其局限性，并计划为 DE 赋予小生境技术，以研究是否有助于进一步提高性能。

2. 混合整数进化策略在血管内超声图像分析中的应用

2.1 优化问题背景

许多优化问题由于包含不同类型的离散参数、复杂的几何形状（如崎岖表面、不连续性）以及高维度，使用标准数值方法（如基于梯度的策略）很难解决。手动实验几乎不可能找到最优设置，因此需要强大