修正的广义学习向量量化算法

• 作者: 周利华 周水生
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 学习向量量化算法 竞争网络 图像压缩
• 年，卷（期）: 2003,（13）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.13.013

摘要

讨论了Pal等的广义学习量化算法(GLVQ)和Karayiannis等的模糊学习量化算法(FGLVQ)的优缺点,提出了修正广义学习量化(RGLVQ)算法.该算法的迭代系数有很好的上下界,解决了GLVQ的"Scale"问题,又不像FGLVQ算法对初始学习率敏感.用IRIS数据集对算法进行了测试,并应用所给算法进行了用于图像压缩的量化码书设计.该文算法与FGLVQ类算法性能相当,但少了大量浮点除法,实验过程表明节约训练时间约10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周水生	西安电子科技大学理学院	40	295	10.0	15.0
5	周利华	西安电子科技大学多媒体所	169	1944	24.0	34.0