改进的SOFM及其在矢量量化中的应用

作     者：段勇 徐心和 崔宝侠 DUAN Yong;XU Xin-he;CUI Bao-xia

作者机构：东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室 沈阳工业大学系统工程研究所沈阳110023 

基　　金：辽宁省自然科学基金资助项目(20022032) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2006年第18卷第3期

页      码：718-721页

摘      要：根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。同时把矢量量化应用于图像的小波变换域,根据图像小波变换高频系数的空间分布特点来组织码书,从而进一步提高码书的质量和适应性。通过实验对算法的性能进行了分析,证明了算法的有效性。

主 题 词：部分失真 矢量量化 竞争学习 自组织特征映射神经网络 小波变换 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081203[081203] 08[工学] 081104[081104] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0701[理学-数学类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-731X.2006.03.047

馆 藏 号：203357783...