1、“.....其中深入系统地阐述和论证了图像数据压缩理论方法与技术。本书适于电子科学与工程类控制理论与工程类计算机理论与技术类仪器科学与技术类及其他有关专业和研究方向的研究生本科高年级学生作为教材或学习参考书，也可供相关专业的科研人员工作中参考。魏海坤神经网络结构设计的理论与方法北京国防工业出版社，摘要本书在介绍常用的神经元模型和权值学习算法的基础上，系统全面介绍了神经网络，尤其是前馈神经网络结构设计的原理和方法。具体内容包括影响神经网络泛化能力的各种因素，如结构复杂性样本初始权值学习时间先验知识等这些因素如何影响神经网络的性能常用的神经网络结构优化设计方法......”。

2、“.....包括最优停止方法主动学习方法样本输入中加噪声神经网络集成等。这些方法绝大部分是目前国内广泛使用的最典型的前馈神经网络设计方法。本书介绍了它们的实现原理和仿真例子，并提供大部分算法的实现代码。王保中，康立山，何巍基于实数编码遗传算法的多层神经网络算法武汉大学报，，，摘要提出用实数编码的遗传算法来优化多层神经网络的权值，并且将遗传算法与算法结合，能有效地避免算法陷入局部极小和遗传算法过早收敛，实验结果令人满意。王凤琴，高颖，赵军基于遗传算法的神经网络优化燕山大学学报，，,摘要神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论。其中......”。

3、“.....而遗传算法则是模拟生物的进化现象自然淘汰交叉变异等，来表现复杂现象的种概率搜索方法，以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异。因此，将这两种方法相互结合，必能达到取长补短的作用。近年来，在这方面已经取得了不少研究成果，形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。本文以综述的形式总结了遗传算法在神经网络训练中的应用情况。刘艳，张雪庆，杨绍国种混合神经网络在图像压缩中的应用光学与光电技术，，,摘要讨论了种混合神经网络,该网络使用遗传算法与算法相结合的混合智能算法进行权值训练,明显地提高了神经网络的收敛速度和精度。实验证明,利用混合神经网络进行图像压缩,不仅压缩比高信道误码率低解码速度快......”。

4、“.....郑建华图像数据压缩的神经网络方法研究计算机仿真,,,摘要重点研究人工神经网络用于图象数据压缩时,网络拓扑结构变化和算法修正对网络训练时间及重建图象质量的影响。仿真表明选择合适的网络结构,采用文中给出的快速网络训练算法,可明显加速网络收敛,且网络易避开学习误差的局部极小点,克服网络学习误差收敛刚性。神经网络用于图象数据压缩取得了高压缩比和好的重建图象质量。张建小波变换在医学图像压缩中的应用研究合肥工业大学硕士学位论文摘要介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。摘要,王世芳......”。

5、“.....,摘要以神经网络和遗传算法为代表的进化算法都基于智能信息处理的理论，但是各自都存在些缺陷。设计并实现了基于遗传算法的神经网络算法，该算法将遗传算法和算法相结合，用基于实数编码的遗传算法优化神经网络的权值后，应用于图像压缩。实验证明，利用此混合神经网络进行图像压缩，压缩比高，图像恢复质量效果好。闫红梅，吴冬梅基于神经网络的图像压缩算法研究西安科技大学硕士学位论文摘要近年来,随着各种数字图像通信技术的发展,数字图像海量数据的存储和传输,成为多媒体技术最基本的问题。传统的图像压缩方法很多,但大多存在压缩比低误差大的缺点。随着神经网络理论的深入研究......”。

6、“.....各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用。本文主要研究基于神经网络的图像压缩算法,论文的主要内容如下首先,系统介绍图像压缩的特点及其发展过程。全面系统地概述几种典型压缩算法的优点,并同时指出其存在的若干问题,为本论文指明了主要的研究方向。然后,分析了标准算法和两种经典改进算法的工作原理,结合图像压缩进行计算机仿真,阐明了网络在图像压缩领域中的优点和不足之处。再次,重点提出了用函数作为目标函数,同时在转移函数中引入陡度因子,对转移函数的导数进行提升,并在修正权值时各层采用不同尺度的联合优化算法。仿真证明,该算法用于图像压缩具有良好效果,和标准算法相比,缩短了压缩时间,提高了峰值信噪比。,,,,,,,,译文摘要图像处理可以看作大类图像技术......”。

7、“.....图像处理是包含丰富内容和具有广阔应用领域的研究学科。近几年来，作为具有自组织自学习和联想功能的人工神经网络理论已成功地应用于图像处理的许多方面，如图像压缩图像分割边缘检测图像增强图像识别等。概括得说，神经网络应用于图像处理的主要思路是把原始图像或经过适当预处理的图像作为网络的输入信号，在网络的输出端得到处理后的图像信号或分类结果。关键词图像处理，人工神经网络，图像压缩图像分割边缘检测图像增强图像识别。引言图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼进而产生视觉的实体。图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总称。包括利用计算机和其他电子设备进行和完成的系列工作。例如图像的采集获取编码存储和传输......”。

8、“.....图像水印的嵌入和输出，图像的变换增强恢复和重建，图像的分割，目标的检测跟踪表达和描述，目标特征的提取和测量。因此，为了对各种图像技术进行综合研究集成应用有必要建立个整体框架图像工程。图像工程根据抽象程度和研究方法等的不同可分为个层次图像处理图像分析和图像理解。随着科学技术，特别是信息技术的发展，图像处理技术已经成为科学研究不可缺少的强有力工具，传统的图像处理方法已经无法满足需要，研究人员开始探索新的更有效的方法，其中利用神经网络进行图像处理是最活跃的方向神经网络算法比起传统的算法表现出了很大的优越性，这主要表现在高度并行处理能力，处理的速度远远高于传统的序列处理算法具有自适应功能，能够根据学习提供的数据样本找出和输出数据的内在联系非线性映射功能......”。

9、“.....神经网络为处理这些问题提供了有用的工具具有泛化功能，能够处理带有噪声的或不完全的数据。最初，人工神经网络是作为模式识别分类器和聚类技术在图像处理领域中得到应用的。然后随着神经网络理论的进步研究，神经网络的特点得到人们充分的认识，在图像处理的各个领域得到了充分的应用，如印刷体和手写字符识别语音识别指纹人脸识别图像压缩复原等。图像处理可以看作大类图像技术，着重强调在图像之间的变换。狭义的图像处理技术的主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需的空间或图像传输所需的时间。图像处理,是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理，般指数字图像处理......”。