简介:针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法(CatSwarmOptimization,CSO)引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)、头脑风暴算法(BrainStormOptimization,BSO)和人工蜂群算法(ArtificialBeeColony,ABC)相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。
简介:【摘要】目的 研究在脑瘫儿童康复中运用感觉统合训练的效果。方法 于我院康复科随机选取脑瘫儿童32例为研究对象。依据黑白小球法划入两组,即感觉组(n=16)与对照组(n=16)。对照组予以常规康复训练,感觉组执行感觉统合训练。评估两组训练初期、末期的
简介:【摘要】 目的 了解感觉统合训练在孤独症儿童中应用的内容与技巧。方法 查阅相关文献,就儿童孤独症的临床表现、特点以及感觉统合训练的理论基础和方法在临床实践中的运用进行综述。结果 针对每个孤独症儿童的情况,制定个体化的训练方案,进行一对一或小组形式的感觉统合训练。改善了孤独症儿童的注意力、情绪控制、沟通社交及运动协调的障碍。结论 坚持正确的感觉统合训练方法,对孤独症儿童有一定疗效。