43、灰度图像压缩的模糊软竞争学习方法

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于 2025-10-21 09:33:06 发布

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分类专栏：无监督学习算法精要文章标签：灰度图像压缩模糊软竞争学习矢量量化

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灰度图像压缩的模糊软竞争学习方法

1. FLVQ方法概述

FLVQ包含一种软学习方案，通过将模糊参数m(t)从较大值m0（模糊条件）逐渐减小到接近1的值mf（接近清晰条件），来维持从模糊到清晰条件的过渡。在学习过程的初始阶段，由于模糊条件的存在，所有码字都会被分配训练模式，这使得所有码字都会移动并相互竞争，因此与批量SOM和批量LVQ相比，FLVQ对随机初始化的敏感性较低。

然而，FLVQ存在两个问题：
- 难以选择合适的参数m0和mf，因为不同的值会导致特征空间的分区差异很大。
- 由于公式(12)中涉及大量的距离计算，需要较高的计算量。

2. 提出的矢量量化方法

提出的矢量量化算法有两个动机：一是减轻清晰矢量量化对初始化的强烈依赖；二是产生一种快速的模糊学习机制。为此，提出了如图2所示的两级迭代。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(随机初始化):::process
    B --> C(基于模糊集的竞争学习):::process
    C --> D(码字迁移):::process