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本文根据部分失真理论提出了一种基于竞争学习神经网络的矢量量化码书设计算法,该算法对自组织特征神经网络(SOFM)进行了改进,从而提高了码书的性能,加快了算法的收敛速度,并把矢量量化应用于图像的小波变换域.实验表明,应用本算法设计的码书,质量优于LBG以及其他竞争学习算法.
改进的SOFM及其在矢量量化中的应用
【摘 要】
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本文根据部分失真理论提出了一种基于竞争学习神经网络的矢量量化码书设计算法,该算法对自组织特征神经网络(SOFM)进行了改进,从而提高了码书的性能,加快了算法的收敛速度,并把矢量量化应用于图像的小波变换域.实验表明,应用本算法设计的码书,质量优于LBG以及其他竞争学习算法.
【机 构】
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沈阳工业大学系统工程研究所,辽宁,沈阳,110023 东北大学,辽宁,沈阳,110004
【出 处】
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中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会
【发表日期】
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2003年8期
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