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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经网络和最大熵原理的自适应算术编码方法
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基于神经网络和最大熵原理的自适应算术编码方法
 
     论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-4页
目录第4-6页
第1章 前言第6-9页
   ·选题的依据第6页
   ·国内外的研究现状第6-8页
     ·通用无损数据编码技术的发展第6-7页
     ·神经网络在专用压缩领域中的应用第7-8页
     ·神经网络在通用无损数据编码中的应用现状第8页
   ·研究内容与成果第8-9页
第2章 数据编码理论与技术第9-21页
   ·数据编码理论第9-16页
     ·离散无记忆信源的熵第9-11页
     ·率失真理论第11-14页
     ·条件熵与相关信源第14-16页
   ·数据编码技术第16-21页
     ·数据编码方法的分类第16-17页
     ·目前主要的无损数据编码方法介绍第17-21页
第3章 神经网络系统概论第21-27页
   ·神经网络的基本模型第21-22页
   ·神经网络模型的分类第22-23页
   ·神经网络模型的结构特点第23页
   ·神经网络的学习算法第23-26页
     ·神经网络的学习方式第23-24页
     ·神经网络的学习方法第24-25页
     ·几种常用的神经网络学习算法第25-26页
   ·神经网络的实现第26-27页
第4章 最大熵原理第27-31页
   ·负指数分布第27-29页
   ·正态分布第29-30页
   ·均匀分布第30-31页
第5章 最大熵神经网络算术编码第31-56页
   ·算术编码第31-35页
     ·原理第31-32页
     ·自适应算术编码方法第32-33页
     ·PPM算术编码方法第33-35页
   ·神经网络算术编码方法设计思路第35-37页
     ·两个典型的神经网络算法第35-36页
     ·神经网络算术编码方法框架第36-37页
   ·选用合适的语言模型第37-40页
     ·N-gram语言模型第37-38页
     ·N-pos模型第38页
     ·基于决策树的语言模型第38-39页
     ·动态、自适应、基于缓存的语言模型第39页
     ·以上几种模型存在的缺陷第39-40页
     ·基于最大熵方法的统计语言模型第40页
   ·最大熵统计语言模型建立第40-43页
     ·问题的描述第40页
     ·训练数据第40-41页
     ·特征、特征函数及约束第41页
     ·最大熵解第41-43页
     ·确定特征参数λ和p(yx)的迭代算法第43页
   ·最大熵神经网络算法第43-49页
   ·算法的具体实现和速度优化第49-53页
     ·程序的流程图第49-50页
     ·散列表实现输入层第50-51页
     ·速度优化第51-53页
   ·测试结果第53-56页
第6章 结论与建议第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-60页

 
 
论文编号BS947568,这篇论文共60
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