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ISSN: 2333-9721
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一种基于Tabu搜索的模糊学习矢量量化图像编码算法

DOI: 10.11834/jig.20020228

Keywords: 图象编码,模糊学习,Tabu搜索,矢量量化,FLVQ,人工神经网络

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Abstract:

模糊学习矢量量化算法（FLVQ）虽然解决了硬的竞争学习对初始码本的依赖性问题，但收敛速度变慢，且仍无法克服陷入局部最小。为此在分析模糊学习矢量量化图象编码原理的基础上，探讨了FLVQ算法的几种优化途径，进而进出了一种基于Tabu搜索（TS）的模糊学习矢量量化的新算法（TS－FLVQ），并给出了该算法的具体实现方法及步骤。该算法首先利用TS技术产生一个面向全局搜索的寻优列表，然后再进行模糊学习以得到最优解，实验结果表明，该算法在收敛速度及编码效果上均较FLVQ有较大的提高。。

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