共查询到20条相似文献，搜索用时 359 毫秒
1.
引入矢量量化器码书的特征变量，提出基于结构化码书的两级波形矢量量化器设计新算法。算法包括：合理构造初始码书、快速训练码书、快速量化输入矢量。通过计算机对语音信号矢量量化的模拟，结果表明新算法明显地缩短了复杂度和提高了矢量量化的速度。 相似文献
2.
本文提出了一种改进矢量量化进行SOM（自组织特征映射）原始图像压缩的方法,该方法基于小波变换,并对小波变换所得的参数（子块）使用SOM算法对其进行矢量量化,并根据不同的子块采用不同的量化方式。 相似文献
3.
在介绍矢量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索以及学习速率调整等方面对图像压缩进行研究。结果表明,采用矢量量化方法进行图像压缩,可以在获得较高压缩比的同时,得到较好的恢复图像质量。 相似文献
4.
矢量量化是一种高效的数据压缩技术,已广泛应用于图像压缩领域。为改善所恢复图像的性能,文中在三维自组织映射（SOM）的基础上,提出一种改进的三维SOM算法,同时将其应用到图像压缩中。实验结果表明,改进的三维SOM算法所恢复的图像质量高于基本的三维SOM算法。 相似文献
5.
6.
传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中,算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性,从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案,主要是针对初始码书的较强敏感性而改进的,以便改进码书的性能和训练效率。改进的方法中通过设置一个响应的频率计数器。由失真的敏感参数对失真测度进行调整,有效降低失真程度,从而减少了已被用作响应码氏的码氏再度成为响应码氏的概率,实现了对码书性能和数量之间的矛盾进行有效地平衡折中。训练效果和仿真结果表明,方法改进效果明显,其峰值信噪比相比提高了3.75 dB,图像还原效果真实有效,能有效适用于对图像向量量化和编码。 相似文献
7.
8.
把主分量分析（PCA）方法和自组织特征映射网络（SOM）相结合,应用到基因数据聚类分析中。首先对基因数据集进行PCA分析,提取出少量的特征主分量,再对数据集进行降维。这些主分量基本上可以反映原数据集的综合信息,然后应用SOM网络对得到的特征分量进行聚类分析,把相似的基因划分到一个区域。实验结果表明,与单一地选用SOM网络进行聚类分析相比,该方法有较高的分类正确率及较为清晰的分类边界,是一种非常有效的聚类分析方法。 相似文献
9.
传统的基于二维小波变换的图像压缩方法在对高光谱图像细节部分进行量化编码时对低频部分进行全域矢量分解,噪点处理不够平滑,处理结果不好。提出一种改进的基于小波域子矢量的光谱图像压缩处理算法,对小波域的子矢量细节部分采用误差补偿编码的方法对高光谱图像的噪点进行平滑处理,对N级码书进行两级小波变换提取低频系数,通过算术编码实现城市、植被、水流多源信息高光谱图像压缩和解码恢复识别结果。仿真结果表明,采用该算法进行光谱图像压缩,图像经压缩处理后的恢复质量品质较高,峰值信噪比提高明显。 相似文献
10.
11.
基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法. 相似文献
12.
基于BP神经网络的印刷体数字识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。 相似文献
13.
从生态学和复杂网络角度分析产业集群创新网络的不稳定性、开放性以及随机涨落等自组织特性。根据产业集群生态特性,以Logistic模型对产业集群演化进行描述,通过自组织的动力机制方程描述产业集群创新网络自组织演化过程,找出集群创新网络自组织演化关键影响因素,构建集群创新网络自组织的演化机制,为改善集群创新网络的演化机制提出建议。 相似文献
14.
针对缺乏科技型企业高管团队决策绩效评价的研究现状,构建评价指标体系,通过问卷调查的方法收集研究数据,建立科技型企业高管团队决策绩效评价的ELMAN神经网络模型,并利用MATLAB软件计算实现。研究结果表明：利用ELMAN神经网络的非确定性因果关系映射特点建立的决策绩效评价模型,能够完成决策绩效评价任务,可用于评价科技型企业高管团队的决策绩效,不仅验证了方法的有效性,而且也证明了ELMAN神经网络在建立非线性、非确定性因果关系映射模型中的强大生命力。 相似文献
15.
16.
基于改进KNN的文本分类方法 总被引：8，自引：0，他引：8
本文针对VSM (向量空间模型)中KNN (K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM (自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法。应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数。传统的VSM模型各维相同的权重并不适应于文本处理的环境,本文提出应用SOM神经网络进行VSM模型各维权重的计算。结合两种改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度。 相似文献
17.
提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
18.
为提高人际情报网络构建、管理和维护的科学性和有效性,本文首先对知识自组织理论以及人际情报网络的本质进行了深入的分析;而后在此基础上,对人际情报网络自组织特性进行论证,并指出其也是一个自组织系统;紧接着本文对人际情报网络的自组织机理进行了探讨;最后依据人际情报网络的自组织机理提出人际情报网络构建、管理和维护的相关建议,以期充分发挥人际情报网络在情报搜集、分析和提供服务等方面的作用,增强组织的竞争力。 相似文献
19.
20.
提出用遗传算法优化径向基函数(RBF)神经网络,使其更接近非线性映射和更快的学习收敛速度.然后用改进后的RBF神经网络预测混沌时间序列.实验结果表明,基于RBF网络的混沌时间序列具有很强的拟合能力、误差小、取得更好的效果. 相似文献