神经网络在交通图像压缩中的应用

作者：罗山神经网络交通图像压缩bp算法自适应学习率梯度下降法bfgs拟牛顿法

摘要：利用神经网络的结构特征及良好的数据处理能力、在数据压缩领域拥有的先天优势,采用性能优良的BP算法构建网络模型。分析BP网络压缩的原理,搭建压缩系统模型,分别使用自适应学习率梯度下降法和BFGS拟牛顿法训练网络,从而实现交通图像的压缩与重建。实验结果表明,基于BFGS拟牛顿法的BP神经网络收敛速度快,压缩性能优良,获得低压缩率的同时重建图像视觉效果良好。

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