利用PNN算法改进初始码书的GLA算法

摘要：

针对改进广义Lloyd算法(GLA)对初始码书的敏感性,提出用成对最近邻(PNN)算法训练码书作为GLA算法的初始码书,再由GLA算法产生最终码书.PNN算法得到的码书作为GLA算法的初始码书,其码字能在整个输入矢量空间中很好地散开,尽可能地占据输入概率密度较大区域,提高最后码书的质量.仿真实验中,利用正态分布的随机数训练码书,恢复一段正态分布的随机数,采用Mahalanobis失真测度评价恢复数据的失真度.仿真结果表明,改进算法降低了GLA算法对初始码书的敏感性,提高了最终训练码书的质量,降低了恢复数据的失真.

关键词：矢量量化、GLA算法、成对最近邻算法、初始码书

所属期刊栏目：22

分类号：TN911.72

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金02KJB510008

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：242-244