10.3969/j.issn.1673-629X.2007.02.004
基于神经网络的数据压缩研究
数据压缩=建立模型+编码,是传统数据压缩的最基本思想.传统的设计思路主要基于减少信息中的冗余着力于编码设计,其压缩比一直在百分之几十左右徘徊,经过传统编码压缩的信息,很难再经类似的方法进一步压缩.为了解决上述的问题可用占用信号空间较少的信息表示占用信号空间较多的信息以实现数据压缩.这就是数据压缩新的设计思路,这样,就突破了传统的只依靠编码减少数据冗余的局限,实现了更高的压缩比.同时,经过这样压缩后的信息可再重复压缩,并有很好的性能.这就是文中所介绍的神经网络与数据压缩结合的基本思想.
数据压缩、神经网络、BP算法
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TP311(计算技术、计算机技术)
2007-03-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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