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文檔簡介
1、<p> 學(xué)生畢業(yè)設(shè)計（論文）外文譯文</p><p> ?。ㄕ捻撁嬲埣禹?；從教務(wù)處主頁下載，統(tǒng)一用A4紙單面激光打?。?lt;/p><p> 學(xué)生姓名： 學(xué)號： 專業(yè)名稱：信息與計算科學(xué)</p><p> 譯文標(biāo)題（中英文）：中文：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像壓縮英文：Neural Network Approaches to Image Compression<
2、;/p><p> 譯文出處：IEEE,1995,83(2):288～303指導(dǎo)教師審閱簽名： </p><p> 外文譯文正文：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像壓縮Ⅴ．使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行矢量量化自組織特征映射（SOFM）算法Kohonen提出的自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOFM）[57] 已經(jīng)成為矢量量化中，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)模型解決碼書設(shè)計問題的大量研究的基礎(chǔ)。Kohonen 引入了拓?fù)鋱D特征類序的概念。在許多聚類算
3、法中，如-均值算法，每個輸入矢量被分類，只有“獲勝”類在迭代過程中被修正。在SOFM算法中，矢量不僅用于修正獲勝類，而且將根據(jù)以下規(guī)則修正獲勝類的相鄰類：對于訓(xùn)練樣本集中的每一個矢量： 根據(jù)下式對進(jìn)行分類：若，則 (35)根據(jù)下式修正：(36)其中是特征矢量，是取值范圍為的學(xué)習(xí)參數(shù)，是在時刻與獲勝類相鄰的類組成的集合。類的特征矢量收斂于類均值。相鄰類由基于類的拓?fù)湫虻哪撤N距離測度來確定。例如，如果在二維
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