基于PCA/SOFM混合神经网络的矢量量化

• 作者: 张健 黄翠翠
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 矢量量化 自组织特征映射神经网络 图像压缩 主元分析
• 年，卷（期）: 2008,（12X）
• 页码范围: 2731-2732
• 页数: 2页
• 分类号: TP183

摘要

针对自组织特征映射(SOFM)神经网络应用于矢量量化具有收敛速度慢、计算量大等缺点,本文提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的矢量量化的算法,先用主元分析(PCA)线性神经网络对输入矢量进行降维处理,再用SOFM神经网络进行矢量量化。通过调整SOFM神经网络的学习函数、邻域权值及初始码书对网络进行优化。实验表明,改进算法缩短了图像压缩的时间,提高了码书的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健	辽宁工业大学电子与信息工程学院	54	153	8.0	9.0
2	黄翠翠	辽宁工业大学电子与信息工程学院	2	0	0.0	0.0