学习矢量量化的研究及其

基于自适应谐振网络的矢量量化研究

Ｓｕｆｖｃｏｕａｉａｉｎｂｓｄｏｄｐｔｖｅｏａｅｔｅｒｅｒｌｎｅｗｏｋｔｄｙｏｅｔｒｑｎｔｚｔｏａｅｎａａｉｅｒｓｎｎｃｈｏｙｎｕａｔｒ
ＺＨＡＮＸｉｏＧａ
摘要：简介矢量量化技术．述了码书设计和码字搜索的原理。析了自适应谐振网络相对于一般竞争网络的优点，描分即自适应谐振网络克服了一般竞争网络的“ 定性／稳可塑性困境 ” 问题。文章归纳了自适应谐振神经网络的一般结构和学习算法。出了基于自适应谐振神经网络的码书设计算法，确定了相关的网络参数。于自适应谐振神经网络提并基的码书设计比一般竞争网络具有更好的效果。
矢量量化（ｅｔｒｕｎｉｔｎＶ是７ＶｃｏＱａｔａｉ，Ｑ）０年代后期发展ｚｏ
起来的一种数据压缩技术，是一种高效的数据压缩技术，它具有压缩比大、码简单和失真较小等优点。自从１８解９０年提
关键词：自适应谐振理论；经网络；神矢量量化；争；书设计；字搜索竞码码中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ２６２１）７０６ — ３６４６３（０００ — ０８０
（ｉｎＡａｅｙｏａｕｅｅｔｅｈｏｏｙＸ＇１０８Ｃｉ）Ｘ＇ｃｄｍａｆＭｅｓｒｎＴｃｎｌ，ｉｎ７０６，ｈｎｍｇａａＡｓａｔｈｓｐｐｒｂｅｙｉｔｄｃｓｖｃｏｑａｔａｉｎｅｃｂｓｔａｉｐｎｉｆｃｄｂｏｅｉｎｂｔｃ：Ｔｉａｅｒｆｎｒｕｅｅｔｒｕｎｉｔｎａｄｄｓｒｅｈｂｓｆｃｒｉｌｏｚｏｉｅｃｉ￣ｅｏｏｅｏｋｄｓｎａｄｇ

学习向量量化算法介绍和流程

学习向量量化算法介绍和流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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关于矢量与标量及运算规则的探讨

关于矢量与标量及运算规则的探讨初教13301班02号，肖文倩摘要；论述了矢量与标量的重要方向的差异，介绍标量与矢量的重要辨别方法。

关键词；矢量，标量引言；在物理学中常常会遇到这两种性质不同的量，矢量与标量，将具有一定大小与方向且遵从平行四边形定则的量称为矢量。

标量只有大小没有方向。

如位移，加速度，角动量，角速度，电场强度等均为矢量，如长度，质量，路程等均为标量。

正文；在实际中会遇到这样的问题，使用同样大小的力，作用于同一个物体上，所产生的效果却不相同。

若由大小为500牛顿的力F竖直作用于一物体，刚好能把该物体从地面上提起来。

而用大小同为500牛顿的力去斜拉此物体时，却只可能使其在地面上移动。

因此，要反映作用在物体上的力，不仅要指明它的大小，而且还必须指明它的方向。

又如，使用两个大小均为250牛顿的力F`作用于上述物体，在这样的情况下，这两个力的作用效果和一个方向与它们相同，大小为500牛顿的力的作用的效果相同。

同样可以把物体提起。

但是力倾斜时，这两个力却不能提起此物体。

这说明，在计算两个合力时，不能用简单的代数加法，而必须运用新的运算法则，像力这样的物理量，不仅有大小，而且有方向，相加时还必须符合一定的运算规则（平行四边形法则），这种物理量叫做矢量，位移，速度，加速度等都是矢量。

此外，还有一些物理量，只有数值大小，没有方向，而且相加时服从代数法则。

这种物理量叫做标量，如质量，时间等都是标量。

矢量通常用带有箭头的字母A或黑体字母A表示，在作图时，常用带箭头的线段来表示。

线段的长短按一定比例表示矢量的大小，箭头的指向表示矢量的方向，例如，一列高速火车以40米/秒的速度向东行驶，则其速度矢量V可用有向线段表示。

矢量的大小叫做矢量的模，矢量A的模常用符号 A或A表示。

矢量的加法矢量的运算不同于标量的运算。

例如，一物体同时受到几个力的作用，AB是一弹簧，A端固定，B端连接两根细线，分别通过定滑轮挂上0.3千克和0.4千克的砝码，两细线之间的夹角为90度。

学习矢量量化的推广及其典型形式的比较

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Ｋｅｗｏｄ：ｕｓｐｒｉｄＬＱ，ａｎｕｃｏ，ｓｕｃｉ，ａｉｔｄｓｅｔｙｒｓｎｕｅｓＶｓｌｇｆｎｔｎｌｓｆｎｔｎｇｄｅｅｃｎｖｅｃｉｉｏｏｒｎ
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学习矢量量化的推广及其典型形式的比较
程剑锋徐俊艳（中国科技大学自动化系，肥２０２）合３０７
Ｅｍａ：ｆｓ＠ｓａｏ－ｉｃｕｔｉ．ｍｌｊｃｎｔ摘要无监督学习矢量量化（Ｖ是一类基于最小化风险函数的聚类方法，中通过对无监督ＬＱ风险函数的研究，ＩＱ）Ｊ文Ｖ
要方式是序贯竞争学习格式．这种格式最主要的方法就是
习矢量量化（ＣＬＱ）ＥＧＶ很好地解决了这个问题．们都有明确它的目标函数并通过梯度下降法将目标函数变成在线学习格式．适用于ＬＱ神经网络的在线学习本文根据ＬＯ算法的风险ＶＶ函数．出了ＬＱ神经网络的广义形式。通过对无监督ＬＱ提Ｖ并Ｖ
ห้องสมุดไป่ตู้
ｔｅｌｓｆｎｔｎｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｇｎｒｌｅｏｍｌｉｆｕｓｐｒｉｄＬＱ，ｎｒｎｆｓｃａｓａｕｓｐｒｉｄｈｏｕｃｏ．ｉａｅｒｓｎｓｅｅａｚｄｆｒｕａｏｏｎｕｅｓＶａｄｔｓｒｌｉｌｎｕｅｓｓｉＴｉｔｎｖｅａｅｓｃｖｅＬＱｌｏｉｍｎｏｅｒｉｇｖｃｒｑａｔａｏｈｃｓｂｓｄｏｙｉｌｓａｎｕｃｉ，ｓｆｒｕａｏｓｅＶａｒｈｉｌｎｎｅｔｕｎｉｔｎｗｉｉａｅｎｔｐｃｌｃｉｇｆｎｔｎｉｏｌｔｎｉｒｇｔｔａｏｚｉｈａｙｌｏｔｍｉｖｙｃｎｅｉｔｆｒｉｘｎｉｎｔａｐｉｔｎＢｎｕｅｉｄＬＱｎｕａｎｔｏｋｉｐｏｅｅｃｎｅｓｐｒｉｄｏｖｎｅｏｔｅｔｓｎａｄｉｐｌａｉ．ｙｕｓｐｒｓＶｅｒｌｅｗｒｍｒｖｄｗａｇｔｕｅｓｎｓｅｏｓｃｏｖｅｖｅＬＱｎｕａｎｔｏｋｗｉｈｉｂｅｎｕｓｐｒｉｄＬＱａｏｔｍａｄａｐｙｉｔｓｅｋｒｉｅｔｃｔｎｔｅｅｃｎｙＶｅｒｅｒｈｃｓａｄｏｎｕｅｓＶｌｒｈｎｐｌｔｏｐａｅｄｎｉａｏ，ｆｉｃｌｗｓｖｅｇｉｉｆｉｈｆｅｉ

基于数学形态学的图像矢量化研究_何宇

１数学形态学的基本理论
二值的数学形Biblioteka 学是最基本的形态学理论。所谓二值图像就是图像的值为０或者１。利用基本的二值形态
［］易轶虎．基于Ａ２ＳＰ与ＭａｔｌａｂＣＯＭ实现Ｗｅｂ数据可视化张文东，［］（）青岛科技大学学报，Ｊ．２００６１１．［３］ＲＴＴＩ．ＵｓｉｎＭＡＴＬＡＢ（Ｒ）Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎａ．ＮＥＴＰｉｃｔｕｒｅＭＡ－ｇ／：／／／／Ｂｏｘ［ＥＢＯＬ］．ｈｔｔｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｈｍａｔｌａｂｃｅｎｔｒａｌｆｉｌｅｅｘ－ｐ／ｃｈａｎｅ２３１５４ｕｓｉｎａｔｌａｂｒｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎａｎｅｔｉｃｔｕｒｅｂｏｘ．－－ｍ－－－－－ｇｇｐ［］］杨力．在Ｗ计算机４ｉｎｄｏｗｓ程序中控制Ｍａｔｌａｂ图形窗口［Ｊ．俞敏，（）与数字工程，２００６１１．［］北京：机械工业出版社，５Ｍａｔｌａｂ与外部程序接口编程［Ｍ］．张德丰．２００９．（责任编辑：余晓）
ＭＡＴＬＡＢｓｈｏｗｉｎｉｎＷｅｂｓｔａｔｉｃａｌｌａｎｄｄｎａｍｉｃａｌｌｗａｓｉｍｌｅｍｅｎｔｅｄｂＶＳ２０１０ａｎｄｉｔｃｏｕｌｄｒｕｎｗｉｔｈｏｕｔｔｈｅＭＡＴＬＡＢｇｙｙｙｐｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｂｉｎｓｔａｌｌｉｎＭＣＲｏｎｔｈｅｔａｒｅｔｃｏｍｕｔｅｒ．ＡｗａｏｆｄｅｖｅｌｏｉｎＷｅｂｒａｈｉｃｓｅｓｅｃｉａｌｌｃｏｍｌｅｘｒａｈｉｃｓｙｇｇｐｙｐｇｇｐｐｙｐｇｐｗａｓｒｏｖｉｄｅｄｉｎｔｈｉｓａｅｒ．ｐｐｐ：Ｍ；；Ｗ；ＭＫｅＷｏｒｄｓａｔｌａｂＧｒａｈｉｃｓｅｂｉｘｅｄＰｒｏｒａｍｍｉｎｐｇｇｙ

矢量量化器

最佳矢量量化器码本设计指导教师姓名: ×××报告提交日期: 20××年×月×日摘要矢量量化技术作为一种有损压缩编码技术在语音信号的存储和低码率传输过程中起到了巨大的推动作用。

本文主要介绍了适量量化的一些基本概念，以及矢量编码器的码本设计方法。

关键词适量量化矢量量化器矢量量化矢量量化介绍矢量量化是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术基本思想：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。

矢量量化技术是七十年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术,广泛应用于语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别、图像压缩等领域。

矢量量化的基本原理是:将若干个标量数据组成一个矢量(或者是从一帧语音数据中提取的特征矢量)在多维空间给予整体量化,从而可以在信息量损失较少的情况下压缩数据量。

矢量量化有效地应用了矢量中各元素间的相关性,因此可以有比标量量更好的压缩效果。

一般来说矢量维数越大量化越优越。

矢量量化原理概述标量量化将抽样值的整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，量化时落入小区间的信号值就用这个代表值代替，或者叫被量化为这个代表值。

这时的信号量是一维的，所以称为标量量化。

矢量量化若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是对矢量进行量化，和标量量化一样，它把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替，或者叫被量化为这个代表矢量。

矢量量化的要点首先设计一个好码本。

关键在于如何划分J个区域边界。

这需要大量的输入信号矢量，经过统计实验才能确定，这个过程称为“训练”或“学习”。

应用聚类算法，按照一定的失真度准则（失真测度），对训练的数据进行分类，从而把训练数据在多维空间中划分成一个以码字为中心的胞腔，常用的是LBG算法来实现。

未知矢量的量化。

矢量化技术在地理信息系统中的应用和方法

矢量化技术在地理信息系统中的应用和方法地理信息系统（GIS）是一个以地理空间数据为基础，以地理现象为研究对象，以空间分析为核心技术的综合性学科。

在现代社会中，GIS已经广泛应用于城市规划、环境保护、资源管理等领域。

而矢量化技术作为地理信息系统中的重要工具之一，具有非常广泛的应用和重要的研究意义。

矢量化技术是将图像数据转化为矢量数据的过程。

图像数据是由像素组成的，每个像素都有其对应的颜色值，而矢量数据则是由图形元素（点、线、面）组成的。

矢量数据以其图形元素的坐标和属性信息来描述地理现象，可以更加准确地表示和分析地理现象，具有更好的可视化效果和数据处理能力。

矢量化技术在GIS中具有广泛的应用。

首先，在地图制作和更新方面，矢量化技术可以将卫星遥感影像、航空影像等图像数据进行处理，快速准确地提取出道路、建筑物、林地等地理现象的几何信息和属性信息，实现地图的自动制作和更新。

其次，在地理数据采集和更新方面，矢量化技术可以结合GPS和地理数据库，通过在野外进行地理现象的绘图和属性填写，实现对地理数据的采集和更新。

最后，在地理分析和决策支持方面，矢量化技术可以通过对矢量数据的空间关系和属性关系进行分析，实现对地理现象的可视化分析和决策支持。

矢量化技术的方法有很多种，常见的方法包括自动矢量化和半自动矢量化。

自动矢量化是指利用计算机算法和模型，通过对图像数据进行处理和分析，自动提取出地理现象的几何信息和属性信息。

自动矢量化的方法包括像元级别的图像处理、边缘检测、特征提取等。

半自动矢量化是指利用计算机辅助人工干预，通过对图像数据进行编辑和修正，实现对地理现象的几何信息和属性信息的提取和修正。

半自动矢量化的方法包括交互式绘图、符号识别、模板匹配等。

在选择矢量化技术的方法时，需要考虑到地理现象的特点和要求。

对于几何信息较为完整和规则的地理现象，可以采用自动矢量化的方法。

对于几何信息较为复杂和不规则的地理现象，可以采用半自动矢量化的方法。

基于自组织特征映射网络矢量量化图像压缩的研究与实现

基于自组织特征映射网络矢量量化图像压缩的研究与实现摘要：在介绍矢量化和自组织特征映射神经网络的基础上，针对基于自组织特征映射神经网络的矢量化算法，在初始码书生成、获胜神经元搜索以及学习速率调整等方面对图像压缩进行研究。

结果表明，采用矢量量化方法进行图像压缩，可以在获得较高压缩比的同时，得到较好的恢复图像质量。

关键词：自组织特征映射；矢量量化；码书；图像压缩1 自组织特征映射网络(SOFM)自组织特征映射网络（SOFM）是自组织网络中的一种，所谓的自组织过程是指学习的结果总是使聚类区内各神经元的权重向量保持向输入向量逼近的趋势，从而使具有相近特性的输入向量聚集在一起。

SOFM能够根据输入信息找出规律及相应联系，并根据这些规律对网络做出相应的调节，使输出结果与之适应。

1.1 SOFM基本思想自组织特征映射(SOFM)最早是由芬兰赫尔辛基大学的Teuvo Kohonen于1981年提出的。

他认为神经元的有序排列可以反映出外界刺激的某些物理特性。

当神经网络接受外界输入模式时, 其会自动分成各个区域，这些区域对输入模式具有不同的响应特点。

各神经元权值具有一定的分布，对于那个获胜神经元g ,在其周围的Ng 区域内,神经元在不同程度上都得到兴奋,而在Ng以外的神经元都被抑制。

获胜神经元不但加强自身, 而且使邻近神经元也得到相应加强, 同时抑制较远的神经元。

这时与竞争层相应节点连接的权值向量就向输入模式的方向修正。

这样，通过不断地调整权值，使每一邻域的所有节点对某种输入具有类似的输出。

因此，SOFM网络的输出状况，不但能判断输入模式所属的类别并使输出节点代表某一模式，还能够得到整个数据区域的大体分布情况。

1.2 SOFM网络模型结构大多数生物的大脑皮层中,神经元的输入信号一部分来自同一区域的反馈信号,另一部分来自感觉组织或其他区域的外部输入信号。

每一神经元接收到的输入信号的加权起特征检测作用,而侧向反馈连接则根据其与神经元距离的不同产生激励或抑制作用。