细菌觅食算法在图像压缩中的应用

被引：45

作者：

储颖 ^{[1
]}

邵子博 ^{[2
]}

糜华 ^{[1
]}

吴青华 ^{[3
]}

机构：

[1] 深圳大学信息工程学院

[2] 伦敦大学学院电子工程系

[3] 利物浦大学电气电子工程系

来源：

深圳大学学报(理工版) | 2008年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 反向传播; 细菌觅食算法; 生物启发式计算; 图像压缩;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

基于传统反向传播(back propagation,BP)网络,提出一种结合细菌觅食算法(bacterial fora-ging algorithm,BFA)的改进型BP网络(BFA-BP),并将其用于图像压缩.为克服传统BP网络容易陷入局部极小值的缺点,算法引入BFA特有的复制和驱散操作,以提高网络收敛速度,加强全局寻优能力.对标准测试图像进行仿真实验表明,该算法能有效提高重建图像质量.

引用

页码：153 / 157

页数：5

共 6 条

[1]

面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用.[M].丛爽编著;.中国科学技术大学出版社.1998,

[2]

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 [J].