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针对BP网络的图像压缩技术,提出了一种改进的BP网络局部学习自适应Silva-Almeida(SA)算法,该算法将训练过程分为加速、平稳收敛两个阶段的基础上,同时局部自适应调整学习速率和动量因数两个参数。经曲线拟合试验,其训练精度有较大提高,震荡现象得到进一步改善,训练速度加快。在图像压缩的仿真试验中,相对于目前常用的弹性BP算法(RPROP算法),该算法训练速度加快,重建图像质量有很大提高,利用该算法进行图象压缩可以获得更高的压缩比。