【摘 要】
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本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法．传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响，所以约束了最优解的寻解空间．本文提出了一种新的学习机理——模糊
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60572100);网络与交换技术国家重点实验室开放基金;广东省“千、百、十”工程优秀人才基金资助
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本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法．传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响，所以约束了最优解的寻解空间．本文提出了一种新的学习机理——模糊强化学习机制，该机制在传统的吸引因子基础上，引入新的排斥因子，极大地释放了吸引因子对最优解的寻解空间的约束．新的模糊强化学习机制没有采用引入随机扰动的方法来避免陷入局部最优码书，而是通过吸引因子和排斥因子的合力作用，较准确地确定了每个码字的最佳移动方向，从而使整体码书向全局最优解靠近．实验结果表明，基于模糊强化学习机制的矢量量化算法始终稳定地
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