【摘 要】
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本文分析讨论了学习量化类算法,包括广义学习量化算法(GLVQ)、模糊学习量化算法(FGLVQ)和修正广义学习量化(RGLVQ)算法等.提出了可以提高广义学习量化类算法性能的措施:基于
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学多媒体研究所
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本文分析讨论了学习量化类算法,包括广义学习量化算法(GLVQ)、模糊学习量化算法(FGLVQ)和修正广义学习量化(RGLVQ)算法等.提出了可以提高广义学习量化类算法性能的措施:基于模拟退火算法思想,通过引入激励因子在不改变网络结构、不明显增加计算量的情况下提高学习量化算法的收敛性能.实验结果表明该方法用来训练码书,其峰值信噪比(PSNR)可提高但训练时间几乎不变.
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