文献类型：期刊文章

作　　者：王海军[1] 金涛[1] 门克内木乐[2]

Wang Haijun;Jin Tao;Men Ke Neimule(Department of Mathematics and Computer Engineering,Ordos Institute of Technology,Ordos,Inner Mongolia 017000,China;Department of Information Engineering,Ordos Institute of Technology,Ordos,Inner Mongolia 017000,China)

机构地区：[1]鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系,内蒙古鄂尔多斯017000 [2]鄂尔多斯应用技术学院信息工程系,内蒙古鄂尔多斯017000

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国家自然科学基金(61741509,61205127,61167004);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY19260)

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：19

起止页码：119-125

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出基于萤火虫算法与LM(Levenberg-Marquardt)算法相结合的FA-LMBP混合神经网络算法图像压缩模型。利用该模型进行求解时,通过萤火虫算法按照目标函数进行全局搜索,得到反向传播(BP)神经网络的一组权阈值最优近似解,以该近似解作为BP模型初值,利用LM算法对这组权阈值进行二次优化训练,得到最终的图像压缩模型。实验结果表明,在相同训练次数和相同误差精度下,基于FA-LMBP混合神经网络算法的压缩图像模型重建质量明显高于BP算法和LMBP算法模型。

关 键 词：图像处理  图像压缩 萤火虫算法 神经网络  LMBP算法

分 类 号：TP183] TP301.6]