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基于人工神经网络的图像压缩方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了一种基于人工神经网络的图像压缩算法。和传统的数据压缩方法相比,它不必领事于预先确定的数据编码方式,而能够根据输入的图像信息自主地完成图像的压缩。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理。为提高BP算法的训练速度和图像重建质量.本文设计了一种利用PSO—BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段。实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高。 相似文献
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针对软件质量评估的课题,提出了一种基于BP人工神经网络的软件质量评估方法,提高软件质量评估的准确性.首先,论文介绍了人工神经网络的基本原理和软件质量评估的基本过程.然后选取适当软件质量特征构建基于BP人工神经网络的评估体系,分别进行BP网络学习和验证数据测试的实验.通过测试得到的数据结果,证明该方法能够准确地评估软件质量. 相似文献
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基于BP神经网络的图像压缩的Matlab实现 总被引:3,自引:0,他引:3
BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响. 相似文献
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本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理.为提高BP算法的训练速度和图像重建质量,本文设计了一种利用PSO-BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段.实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高. 相似文献
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BP网络是一种得到广泛应用的人工神经网络模型.本文简要介绍了BP算法的原理,并给出了其在VC 6.0中的实现方法。 相似文献
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基于人工神经网络的数字识别系统的研究 总被引:3,自引:3,他引:3
在社会生活各领域中,存在着含有大量数字信息的文件,实现计算机对数字的自动识别已经成为当今社会的一种需求。基于此,文中提出了一种神经网络的方法来实现数字识别。经实验结果表明,该系统取得了较好的识别精度。 相似文献
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图象数据压缩的BP神经网络方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
重点研究BP人工神经网络用于图象数据压缩时,网络拓扑结构变化和算法修正对网络训练时间及重建图象质量的影响,仿真表明:选择合适的网络结构,采用文中给出的快速网络训练算法,可明显加速网络收敛,且网络易避开学习误差的局部极小点,克服网络学习误差收敛刚性。BP神经网络用于图象数据压缩取得了高压缩比和好的重建图象质量。 相似文献
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伍宇花 《数字社区&智能家居》2011,(14)
由于传统的基于内容图像检索存在的语义鸿沟问题,其在某些特定的领域无法满足用户的需求。图像语义自动标注的出现能够有效地解决这方面的问题。该文提出了先使用Normalized Cuts方法对图像进行区域分割并提取出每个区域的低层视觉特征,再利用BP神经网络算法来学习图像区域和标注字的对应关系来进行图像语义的自动标注的方法,实验结果证明了此方法的有效性和准确性。 相似文献