基于遗传算法的矢量量化
涂承杰; 郭立; 朱琛
中国科学技术大学电子技术部 合肥 230026
VQ BASED ON GENETIC ALGORITHM
Tu Chengjie; Guo Li; Zhu Chen
Electronic Engineering Department USTC Hefei 230026
摘要 本文提出了一种基于遗传算法的矢量化方法。矢量量化码书设计本质是搜索训练矢量的最佳分类。遗传算法有卓越的全局优化搜索能力,易搜索到全局最优的矢量分类,形成高度优化的码书,可克服传统方法局部优化的缺陷。该算法不依赖初始条件、鲁棒性好、结构规则、并行性高。
关键词 ：
矢量量化 ,
遗传算法 ,
适应度函数 ,
分类
Abstract ：A new vector quantization(VQ) approach based on genetic algorithm(GA) is presented in this paper. VQ codebook design is essentially a classification of training vectors. Because of GA s global optimum ability, using GA for codebook training can obstain a global optimum codebook, and overcome local optimum limitation of traditional algorithms. This method is also independent on initial conditions, more robust, highly regular and parallel in architecture.
Key words ：
Vector quantization
Genetic algorithm
Fitness function
Classification
收稿日期: 1997-01-29
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1998, Vol. 20 
