基于多模优化聚类算法的Context量化.pdf

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1、分类号密级公开编号蹄士蚵究嗲像伦夂题目基于多樽优化聚类算法的量化学院（所、中心）信息学院专业名称通信与信息系统研究生姓名侯然学号导师姓名陈建华职称教授年月扉页论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研宄成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，不存在剽窃或抄袭行为。与作者一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文年作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可以将论文用于查阅或借阅服务；学校有权向有关机构

2、送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）摘要摘要在数据压缩问题方面，熵编码算法一直占据着重要位置。但在处理高阶熵编码问题时，模型代价是一个不可忽视的问题。最初提出模型的目的是为了提高编码的压缩性能，降低编码码长。但面对高阶模型带来的模型稀释问题时，它带来的优势显得很弱。为了解决模型稀释问题，可以对它过于分散的统计数据先进行聚类，最终通过对模型进行量化来提高压缩性能。本文利用学者提出的聚类算法一基于多模优化聚类算法，来解决模型量化问题，为了降低模型稀释问题，从而提高整体的压缩性能。由于多模优

3、化聚类算法是一种全新的算法，它的理论基础是多模优化算法。多模优化算法是一种创新型的离散优化算法，这种算法是通过局部和全局搜索的思想对整个可行域进行细致搜索，又借助结构表的学习记忆功能，在积累经验的基础上获得多个优秀解。而多模优化聚类算法是通过多模优化算法和聚类的思想来优化算法，这种算法可以发挥多模优化算法天生的优势，又可以很好的实现聚类功能。本文通过多模优化聚类算法来实现模型量化问题。首先通过选择一幅图像进行聚类，获得映射表作为训练集然后再选另一幅图像作为实验集，进行编码验证了此算法的可行性，通过计算编码消耗字节数与正常情况进行比较，认证了此算法的优势；最后通过解码过程将图像恢复，确认了算法的

4、可行性。实验部分着重强调了聚类个数对编码效果的影响，通过统计大量实验数据发现实际聚类个数趋近于，并且证明了相对于无条件的编码，编码效率提高了倍左右。多模优化聚类算法在计算复杂度、耗时、稳定性、准确性等方面所具有的优势，也在模型量化问题上发挥着其优势。关键字：模型代价；模型稀释；模型量化；多模优化聚类算法AbstractAbstractIntermsofdatacompressionproblem,entropycodingalgorithmhasbeenoccupyinganimportantposition.However,whendealingwithhigh-orderentropyco

5、dingproblem,themodelisacostissuecan'tbeignored.Contextmodeloriginallyproposedtoimprovecodingcompressionperformanceandreducecodelengthcodingproblems.ButwhendealingwiththeissueofhigherorderContextdilution,whatitbringsaveryweakadvantage.Tosolvethemodeldilutionproblem，，，，，，，Abstracttheactualnumberof33,a

6、ndprovedwithrespecttounconditionalcoding,codingefficiencyisincreasedabout5times.Multimodeoptimizationclusteringalgorithmsincomputationalcomplexity,time-consuming,stability，，目录目录摘要腿弓丨言量化的意义量化的发展论文的结构安排第二章量化的理论基础信息论基础的概念的模型代价量化的准则量化的常规准则多模优化聚类算法的量化准则归类函数评价函数模型的建立本章小结第三章多模优化聚类算法多模优化算法算法的搜索元算法的结构表算法的特点基

7、于多模优化聚类算法的构成搜索元的编码及定义评价准则的设计目录基于多模优化算法的聚类流程小结及展望第四章实现模型量化实验模型量化应用数据压缩利用多模优化聚类算法实现量化的流程多模优化聚类算法实现模型量化的过程此算法应用模型量化的编码对比实验本章小结第五章全文工作总结全文总结下一步工作和展望参考文献攻读硕士学位期间完成的科研成果第一章概述第一章概述引言自年，计算机问世那天开始，它就指引着人类不断探索这