改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

发布时间：2017-09-17 15:10

  本文关键词：改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

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【摘要】：针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题,提出一种针对粒子群优化算法(PSO:Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法,将改进后的算法与反向传播(BP:Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP神经网络(MPSO-BP:Modified Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP神经网络和粒子群优化BP神经网络(PSO-BP:Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比,证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。
【作者单位】： 长春工业大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 全息图 粒子群优化算法 MPSO-BP网络
【基金】：国家留学基金资助项目(201308220163) 国家自然科学基金资助项目(61303132)
【分类号】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 0引言全息图上每一点记录的光振幅都是物体上各点衍射波同参考波相干涉的条纹信息,这种条纹模式所包含的信息量巨大,一张100×100 mm、分辨率为256×256像素的全息图就需计算上亿个采样值,数据量高达数兆字节,需要高性能计算机运算数分钟[1]。全息图如此庞大的数据量严重制约

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1 汤林;光学全息图像的校正与再现识别[D];中南大学;2014年

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本文编号：870100