粗糙集与神经网络结合的矢量量化图像编码方法

• 作者: 张敏
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 Konhonen自组织神经网络 矢量量化 码书
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 209-212
• 页数: 4页
• 分类号: TN919
• 字数: 4759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.11.057

摘要

通过对Konhonen自组织神经网络设计矢量量化码书的分析研究,提出了一种基于粗糙集理论分类的神经网络图像压缩编码方法.利用粗糙集理论的强大的定性分析能力,结合图像块样本的时域、频域特性对其进行分类,并在分类能力不变的情况下,通过知识约简,去除冗余的属性,导出问题的分类规则,从而得到更好的分类图象压缩编码效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏	北京城市学院理工学部	9	33	3.0	5.0