张艳霞

作品数：2被引量：6H指数：1
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供职机构：复旦大学信息科学与工程学院计算机科学系更多>>
发文主题：离散傅立叶变换神经网络多维向量模糊聚类图象压缩更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于多维离散傅立叶变换的神经网络用于数据逼近和泛化建模被引量：5
《计算机工程与应用》2000年第2期47-48,59,共3页张艳霞 刘其真 乔志骏 卢宏涛 何永保 林世雄 刘军 
文章在一种基于多维离散傅立叶变换原理的前馈神经网络模型的基础上，提出了一个适用于高精度逼近和泛化建模的神经网络。它可用来逼近任何连续函数，且逼近精度高，泛化能力强，学习速度快。计算机模拟实验结果显示了该网络较好地利用...
关键词：离散傅立叶变换 神经网络 泛化建模 数据逼近 
基于空间-色度多维向量模糊量化的彩色图象压缩被引量：1
《中国图象图形学报（A辑）》1999年第2期124-128,共5页孙薇 张艳霞 何永保 
国家自然科学基金
在Ｆｕｚｚｙｋ－ｍｅａｎｓ算法的基础上，考虑到真实图象中的色度信息与空间相关性，提出了空间－色度复合的多维向量模糊聚类量化方法。它能有效地压缩彩色图象信息，量化失真小，并在不使图象边缘钝化的条件下去除图象的高频噪声。
关键词：彩色 图象压缩 模糊聚类 空间一色度 多维向量 
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