利用PNN算法改进初始码书的GLA算法

• 作者: 吴婷婷 曾毓敏 李平
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 矢量量化 GLA算法 成对最近邻算法 初始码书
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 242-244
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 2291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2007.02.022

摘要

针对改进广义Lloyd算法(GLA)对初始码书的敏感性,提出用成对最近邻(PNN)算法训练码书作为GLA算法的初始码书,再由GLA算法产生最终码书.PNN算法得到的码书作为GLA算法的初始码书,其码字能在整个输入矢量空间中很好地散开,尽可能地占据输入概率密度较大区域,提高最后码书的质量.仿真实验中,利用正态分布的随机数训练码书,恢复一段正态分布的随机数,采用Mahalanobis失真测度评价恢复数据的失真度.仿真结果表明,改进算法降低了GLA算法对初始码书的敏感性,提高了最终训练码书的质量,降低了恢复数据的失真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾毓敏	南京师范大学物理科学与技术学院	39	301	10.0	15.0
2	吴婷婷	南京师范大学物理科学与技术学院	8	36	4.0	5.0
3	李平	南京师范大学物理科学与技术学院	23	80	5.0	8.0