一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法

摘要：

为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法.改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度.针对原算法搜索获胜码字时计算量较大的问题,改进算法通过不等式判决的方法,快速排除了大量的不匹配码字.实验结果表明,改进算法使码书设计的计算量得到明显的减少,而且码书的性能得到了提高.

关键词：矢量量化、自组织特征映射、等误差原则、模糊神经网、快速搜索

所属期刊栏目：23

分类号：TN911.21

资助基金：国家自然科学基金61071116;国家科技重大专项2009ZX03001-004;重庆市科委自然科学基金CSTC,2010BB2407;信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目CSTC,2009CA2003;重庆邮电大学自然科学基金A200927

在线出版日期：2011-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：155-160