重庆邮电大学学报（自然科学版）
重慶郵電大學學報（自然科學版）
중경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
1期
50-54
,共5页
矢量量化%初始码书%LBG算法%成对最邻近算法(PNN算法)
矢量量化%初始碼書%LBG算法%成對最鄰近算法(PNN算法)
시량양화%초시마서%LBG산법%성대최린근산법(PNN산법)
矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计.改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间.实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量.
矢量量化初始碼書對于碼書的形成非常重要,為瞭改善初始碼書的性能和提高最終的碼書質量,在分析成對最鄰近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法與基礎上,提齣2種改進算法用于LBG算法初始碼書的設計.改進的算法將訓練矢量的分量和值排序與一次迭代多次融閤用于PNN算法中,有效地降低瞭PNN算法的複雜度,減小瞭PNN算法的收斂時間.實驗證明,該算法具有閤理性和有效性,與LBG算法結閤可進一步提高碼書質量.
시량양화초시마서대우마서적형성비상중요,위료개선초시마서적성능화제고최종적마서질량,재분석성대최린근(pair-wise nearest neighbor,PNN)산법여기출상,제출2충개진산법용우LBG산법초시마서적설계.개진적산법장훈련시량적분량화치배서여일차질대다차융합용우PNN산법중,유효지강저료PNN산법적복잡도,감소료PNN산법적수렴시간.실험증명,해산법구유합이성화유효성,여LBG산법결합가진일보제고마서질량.
