基于改进bp网络的图像压缩

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1、第27卷第4期辽宁工学院学报Vol.27,No.42007年8月JournalofLiaoningInstituteofTechnologyAug.2007基于改进BP网络的图像压缩张敏（辽宁工业大学信息科学与工程学院，辽宁锦州121001）摘要：针对BP网络的图像压缩技术，提出了一种改进的BP网络局部学习自适应Silva-Almeida(SA)算法，该算法将训练过程分为加速、平稳收敛两个阶段的基础上，同时局部自适应调整学习速率和动量因数两个参数。经曲线拟合试验，其训练精度有较大提高，震荡现象得到进一步改善，训练速度加

2、快。在图像压缩的仿真试验中，相对于目前常用的弹性BP算法（RPROP算法），该算法训练速度加快，重建图像质量有很大提高，利用该算法进行图象压缩可以获得更高的压缩比。关键词：SA算法，图像压缩，BP网络，局部学习自适应，弹性BP算法中图分类号：TP13文献标识码：A文章编号：1005-1090(2007)04-0258-05ImageCompressionBasedontheImprovedBPNetworkZHANGMin（InformationScience&EngineeringCollege,LiaoningUn

3、iversityofTechnology,Jinzhou121001,China）Keywords:SAalgorithm;imagecompression;BPnetworks;locallearningrateadaptation;resilientbackpropagationAbstract:AimingatthetechniquesoftheimagecompressionbaseduponBPneuralnetworks,TheimprovedlocallearningadaptationSilva-Alm

4、eida(SA)algorithmwasproposedbasedonBPnetworks.Thenewalgorithmdividestrainingprocessintotheacceleratedandsteadyconvergentphases,andadjuststhetwoparameters(locallearningrateandmomentumfactor)locallyatthesametime.Bytheexperimentofthecurvefitting,theimprovedSAalgori

5、thmmakesthetrainingspeedincreased,precisionraiseddistinctlyandalsoresiststheoscillationonalargescale.Intheemulationaltestoftheimagecompression,oppositetotheresilientbackpropagation(RPROP)method,thenewalgorithm’strainingspeedincreased,thequalityofthereconstructio

6、nofimageraisedverygreatly,andahigherratioofimagecompressioncanbeevenacquired.[4]的标准BP算法存在一些问题，如收敛速度慢、1引言遇到局部极小难于收敛、对初始权值的选择很敏感1986年D.E.Rumelhart，G.E.Hinton和等。正是因为BP算法及其现有的改进算法仍有这[1]R.J.Williams提出误差逆传播算法之后，误差逆些缺点，使得它在图像压缩中的应用也存在很多需向传播神经网络（BP网络）就成了目前应用最为要解决的地方。广泛的

7、人工神经网络，它理论依据坚实、推导过程学习速率的调整方法是改进BP算法的很有效严谨、通用性强，并具有信息的分布存储、并行处的方法，大体可以分为全局学习速率自适应（Global理以及自学习能力等优点，这些优点使它在图像压LearningRateAdaptation）和局部学习速率自适应[2,3][5]缩方面具有独特的优势。但是由Rumelhart提出（LocalLearningRateAdaptation）两种。局部学收稿日期：2007-04-12作者简介：张敏(1956-)，男，辽宁锦州人，副教授。第4期张敏：基于改进

8、BP网络的图像压缩259习速率自适应方法有多种，如Silva和Almeida提虽然对震荡现象有一定的抑制，收敛速度也较原SA出的根据最近两次目标函数对连接权值梯度的符算法有所提高，但是对初值还是很灵敏，仍然存在号进行调速的方法，多称之为SA法，它与Riedmiller一定的振荡，而且容易发散。提出的RPROP法在收敛精度上相当，但