【摘 要】
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该论文根据人工神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络等理论研究的发展现状,针对模糊竞争学习矢量量化的特点、存在的主问题问题以及未来的发展趋势,对模糊神经技术在矢量量化图
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该论文根据人工神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络等理论研究的发展现状,针对模糊竞争学习矢量量化的特点、存在的主问题问题以及未来的发展趋势,对模糊神经技术在矢量量化图像编码中的应用理论与实现技术进行了较全面、深入地探讨与研究.该文的创新之处在于:1、提出了模糊竞争学习矢量量化(FCLVQ)算法的几种优化途径;2、在分析各种全局搜索策略的基础上,提出一种与遗传理论相结合的进化竞争学习矢量量化算法及一种基于Tabu搜索的模糊竞争学习矢量化算法.3、根据神经网络的知适应特点,结合模糊逻辑与增强学习的优点,提出了模糊增强学习矢量量化新算法;4、为了更好地利用神经网络的并行性和自适应性,克服传统模糊学习矢量量化全搜索的巨大的计算花费,研究人员提出了模糊分级神经网络矢量量化的实现方案.
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