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基于极限学习机的图像压缩算法
基于极限学习机的图像压缩算法
作者:
刘作志
刘欢
林耀海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像压缩
单隐层前向神经网络
极限学习机
Matlab仿真
摘要:
神经网络具有并行分布处理、自学习、自适应和很强的鲁棒性及容错性等优点,已被广泛应用于图像压缩领域,为图像压缩提供了一个新途径。极限学习机是一种单隐层前向神经网络算法,与传统神经网络算法相比,具有学习速度快、泛化能力强等优点。文中旨在提出一种基于极限学习机的图像压缩算法。该算法主要利用极限学习机的非线性映射能力,对图像进行压缩编码和解码。首先利用极限学习机通过学习构建一个用于图像压缩的单隐层前向神经网络模型,其次利用该模型实现图像压缩和图像重建。实验结果表明,在相同压缩比下,所提算法的重建效果优于BP神经网络,并且具有较快的学习速度。
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极限学习机
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极限学习机
并行学习
内容分析
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(/年)
文献信息
篇名
基于极限学习机的图像压缩算法
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
图像压缩
单隐层前向神经网络
极限学习机
Matlab仿真
年,卷(期)
2015,(5)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
13-16
页数
4页
分类号
TP183
字数
2649字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2015.05.004
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘作志
西安电子科技大学电子工程学院
2
8
2.0
2.0
2
刘欢
西安电子科技大学电子工程学院
4
9
2.0
3.0
3
林耀海
西安电子科技大学电子工程学院
4
49
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节点文献
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极限学习机
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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