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提出了一种基于距离的粒计算分类算法.首先,将粒表示为具有超菱形、超球和超正方体三种形式;第二,设计两粒之间的合并算子,实现不同粒度之间的转换;第三,选取粒度阈值,控制粒之间的合并过程,并构造基于距离的粒计算分类算法.使用UCI机器学习的基准数据集合验证该算法的性能,实验结果验证了基于距离的粒计算分类算法的可行性. 相似文献
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为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率. 相似文献
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为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率. 相似文献
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