【摘 要】
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讨论了Pal等的广义学习量化算法(GLVQ)和Karayiannis等的模糊学习量化算法(FGLVQ)的优缺点,提出了修正广义学习量化(RGLVQ)算法.该算法的迭代系数有很好的上下界,解决了GLVQ
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学多媒体所
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讨论了Pal等的广义学习量化算法(GLVQ)和Karayiannis等的模糊学习量化算法(FGLVQ)的优缺点,提出了修正广义学习量化(RGLVQ)算法.该算法的迭代系数有很好的上下界,解决了GLVQ的"Scale"问题,又不像FGLVQ算法对初始学习率敏感.用IRIS数据集对算法进行了测试,并应用所给算法进行了用于图像压缩的量化码书设计.该文算法与FGLVQ类算法性能相当,但少了大量浮点除法,实验过程表明节约训练时间约10%.
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