【摘 要】
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基于Kohonen自组织特征映射（SOFM）神经网络的矢量量化图像压缩编码是一种非常高效的方法,但其码字利用不均匀,某些神经元永远无法获胜而产生＂死神经元＂的问题仍然十分明显。在追
【基金项目】
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中国煤炭工业协会2010年计划项目（MTKJ2010-295）
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基于Kohonen自组织特征映射（SOFM）神经网络的矢量量化图像压缩编码是一种非常高效的方法,但其码字利用不均匀,某些神经元永远无法获胜而产生＂死神经元＂的问题仍然十分明显。在追求为使各个神经元能以较为均衡的几率获胜,尽量避免＂死神经元＂过程中,Kohonen SOFM-C很具代表性,它既能保持拓扑不变性映射又能最有效地避免＂死神经元＂,是一种带＂良心＂的竞争学习方法。本文利用Kohonen SOFM-C码字利用更为均衡的优点,并针对SOFM在胜出神经元的邻域内神经元修改权值方法的不足,提出基于SOFM
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