文献类型：期刊文章

作　　者：段勇[1] 徐心和[2] 崔宝侠[2]

机构地区：[1]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 [2]沈阳工业大学系统工程研究所,沈阳110023

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：辽宁省自然科学基金资助项目(20022032)

年　　份：2006

卷　　号：18

期　　号：3

起止页码：718-721

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006169832143)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 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

分 类 号：TP391] TP183[计算机类]