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本文提出一种能进行数据变换、量化和编码的神经网络模型,引入离散阶梯状量化函数作为隐层神经元作用函数,在完成变换同时有效地把量化与神经网络相结合,在压缩比不变的情况下提高了恢复数据的信噪比.
利用神经网络模型提高变换编码性能
【摘 要】
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本文提出一种能进行数据变换、量化和编码的神经网络模型,引入离散阶梯状量化函数作为隐层神经元作用函数,在完成变换同时有效地把量化与神经网络相结合,在压缩比不变的情况
【机 构】
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西安电子科技大学信息工程系,西安电子科技大学信息工程系
【出 处】
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西安电子科技大学学报
【发表日期】
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1992年2期
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