首页> 中文期刊> 《计算机辅助设计与图形学学报》 >改进对向传播神经网络应用于码书设计及其性能分析

改进对向传播神经网络应用于码书设计及其性能分析

         

摘要

针对对向传播神经网络(CPN)应用于矢量量化时的两个缺陷进行改进,提出了一种码书设计算法--快速竞争学习及误差修正算法(FCLECA),并设计了相应的基于改进CPN的快速矢量量化器模型,详细讨论了FCLECA的重要步骤、重要参数及其时间复杂度.仿真实验结果表明:文中算法能在提高码书质量的同时大幅缩短训练时间,是一种有效的快速矢量量化算法.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号