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摘要:
自适应遗传算法与传统遗传算法不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化,能够避免陷入局部最优值.本文针对机器人视觉伺服控制中双目图像匹配问题采用了一种基于自适应遗传算法的同名点匹配方法,根据适应度在算法运行的不同阶段的变化情况来自动修正交叉概率和变异概率,以获得全局最优解.仿真结果表明:该算法能减少匹配算法的计算量,提高了匹配的速度和精度.
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文献信息
篇名 基于自适应遗传算法的同名点匹配研究
来源期刊 常州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 自适应遗传算法 同名点匹配 立体视觉
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 53-57
页数 分类号 TP391
字数 3660字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0411.2010.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 段锁林 常州大学信息科学与工程学院 43 214 8.0 11.0
2 任富强 常州大学信息科学与工程学院 2 8 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自适应遗传算法
同名点匹配
立体视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
常州大学学报(自然科学版)
双月刊
2095-0411
32-1822/N
大16开
江苏省常州市大学城
1989
chi
出版文献量(篇)
1682
总下载数(次)
5
总被引数(次)
7702
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