基于BAS-BP神经网络的交通图像压缩

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针对BP神经网络训练时间长、易收敛到局部最优等不足,利用天牛须搜索算法收敛速度快的特点优化BP神经网络,以改善BP神经网络图像压缩的性能。通过天牛须搜索算法搜寻最佳的初始权值和阈值,将获得的最优初始权值和阈值送入BP神经网络中;确定网络结构和参数,建立BAS-BP图像压缩模型;采用BFGS拟牛顿法训练网络,根据最优的权值和阈值计算隐含层的输出得到压缩数据,最后利用压缩数据重建图像。结果表明,本算法比BP算法的压缩比与峰值信噪比均有较大提高,重建图像效果良好,较大改善了压缩性能,并且计算量小。
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