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基于克隆选择算法的PCNN关键参数自动设定算法

研究的开题报告

一、研究背景和意义

随着图像处理技术在医疗诊断、工业检测等领域的应用越来越广泛，

图像分割技术也成为了热门研究方向之一。图像分割技术旨在将图像中

的目标从背景中分割出来，为后续的图像处理提供更为准确的基础数据。

在图像分割技术中，基于生物学视觉系统的图像分割方法备受研究者

关注。

光束神经网络（Pulse-CoupledNeuralNetwork，PCNN）是一种基

于光束传递和神经网络学习的图像分割方法，其主要特点是能够通过生

物学视觉系统的方式，捕捉图像中的纹理和边缘信息。尽管PCNN在图

像分割中有很好的表现，但是它的关键参数设置却是一个重要的问题。

关键参数设定不当会导致算法的性能下降。

因此，本研究旨在针对PCNN算法的参数调节问题，提出一种基于

克隆选择算法的自动设定方法，以提高PCNN算法的分割精度和效率。

二、主要研究内容

1.PCNN算法原理及其关键参数；

2.克隆选择算法的基本原理和流程；

3.基于克隆选择算法PCNN关键参数自动设定算法设计和实现；

4.算法实验设计和结果分析。

三、研究方案和进度安排

1.学习和研究PCNN算法并实现基础代码（1个月）。

2.学习和研究克隆选择算法，设计基于克隆选择PCNN关键参数

自动设定算法（2个月）。

3.完成算法实现和性能评估实验，撰写论文（2个月）。

四、预期成果

1.提出一种基于克隆选择算法PCNN关键参数自动设定算法；

2.实现算法，并在公开数据集上进行实验，评估算法的性能指标，

包括准确度、召回率、F值等；

3.撰写1篇学术论文，在国内或国际会议上进行演示或口头报告。

五、参考文献

[1]陈登云,熊永春,谢辉.光束神经网络的研究进展与应用[J].红外

技术,2007(3):189-194.

[2]张雅娟,许燕,赵亚东.基于克隆选择算法的信道参数优化[J].微

电子学与计算机,2017,34(05):166-169.