基于神经网络的几种新的数据压缩方案

• 作者: 刘国文 王志良 解仑
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据压缩 神经网络 小波 熵编码
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.131
• 字数: 3513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2003.07.006

摘要

本文首先采用非统计的方法给出了基于神经网络的无损数据压缩新方案.基于神经网络的无损数据压缩新方案的特点是无损的、能压缩一些已用熵编码压缩过的数据,且在一些情况下压缩比接近2.58.然后把该新方案嵌入Huffman编码系统,获改进的无损数据压缩方法,提高了Huffman编码系统的压缩比.最后把基于神经网络的无损数据压缩新方案嵌入一小波图像压缩系统得基于小波与神经网络的图像压缩方案,部分解决了小波图像压缩系统中‘高压缩比'与‘高保真'不能协调统一的矛盾.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志良	北京科技大学信息工程学院	256	3435	32.0	46.0
2	解仑	北京科技大学信息工程学院	53	347	10.0	16.0
3	刘国文	北京科技大学信息工程学院	2	12	1.0	2.0