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分割是图像处理中最重要的任务之一。 它包括根据像素的强度级别和阈值将像素分为两组或更多组。 分割的质量取决于用于选择阈值的方法。 使用多级阈值的经典实现在计算上是昂贵的，因为它们详尽地搜索最佳值以优化目标函数。 在这种情况下，优化进化方法的使用得到了扩展。 类电磁算法 (EMO) 是一种进化方法，它模仿电荷之间的吸引力排斥机制来进化种群成员。 与其他算法不同，EMO 表现出有趣的搜索能力，同时保持低计算开销。 本文介绍了一种基于 EMO 的多级阈值 (MT) 算法。 该方法结合了 EMO 算法良好的搜索能力和 Otsu 和 Kapur 流行的 MT 方法提出的目标函数。 该算法从图像直方图中的可行搜索空间中随机抽取样本。 此类样本在 EMO 上下文中构建每个粒子，而考虑到 Otsu 或 Kapur 方法采用的函数的目标来评估其质量。 在这些目标值的指导下，候选解集通过 EMO 算子演化，

连续优化——数值优化课本阅读总结

基于遗传算法的非支配排序算法（NSGA_II）是用于求解多目标规划问题的一种方法。 通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果。 为优化帕累托最优解，运用遗传算法对求解结果进行优化。 但同时遗传算法具有未成熟收敛、群体规模对性能影响大、结果受初始值影响较大等缺点，因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化，运用移民算子联系各个种群，运用精华种群保存每代最优结果。 **运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

以甘薯为实验材料，以甘薯浓缩汁?蔗糖?柠檬酸和甘薯香精为实验因素，利用响应曲面法进行实验设计，对甘薯饮料的最佳配方进行了研究，并对最佳配方进行了感官评价验证?理化指标检测和微生物学检测．通过对实验得到的回归方程和响应曲面分析得出甘薯饮料的最佳组合为100 mL饮料中甘薯浓缩汁1．28 mL，柠檬酸0．1 g，蔗糖5．41 g，甘薯香精2．84 mL，感官评分为83．43．

以西瓜籽为原料，考察提取工艺对其蛋白提取率的影响。通过单因素实验对影响西瓜籽蛋白提取率的NaOH浓度、提取温度、提取时间和液料比四个因素进行研究，并通过Box-Behnken实验设计和响应曲面分析法确定西瓜籽蛋白提取的最佳工艺条件。结果表明：最佳工艺条件为提取温度50℃、NaOH溶液浓度1．2％、提取时间10min、液料比40：1，在此条件下蛋白提取率为68．48％。

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