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提出了一种基于神经网络的视频量化参数选择，利用已编码帧信息对当前帧的量化参数计算进行调整。神经网络模型选取当前帧的目标比特、当前帧的MAD和前一帧编码的QP和实际比特数作为输入，输出值经过反归一化及取整处理对视频进行量化。实验在H．264／AVC的标准参考软件JMl4．2中实现，编码时使用该方法在保证码率精确度和平均PSNR值基本不变的情况下，减小了PSNR的波动。