云模型猫群优化算法的矢量量化码书设计研究

• 作者: 张健 浦灵敏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 猫群优化算法 云模型 矢量量化 码书设计
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 281-285,328
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TN912.3
• 字数: 4757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.08.050

摘要

针对标准猫群算法在矢量量化码书设计中收敛速度慢及易陷入局部最优的缺点,将标准猫群优化算法和云模型相结合,提出了一种基于云模型猫群算法.通过运用云发生器建立猫个体变异程度和适应值大小的关系,实现猫群搜索的自适应调节,从而增强种群多样性、提高收敛速度,避免局部最优.仿真实验证明,改进的算法较其他同类型算法在收敛性、类间离散度和矢量量化不均匀度等方面有较大的提升.

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		7	61	2.0	7.0