【摘 要】
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该文的研究围绕研究思想和方法研究两条线索展开.（1）研究思想为总分层次,首先建立图像压缩神经网络库,然后围绕图像压缩系统的两个关键问题--系统构架和系统生成策略分别展开讨
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该文的研究围绕研究思想和方法研究两条线索展开.（1）研究思想为总分层次,首先建立图像压缩神经网络库,然后围绕图像压缩系统的两个关键问题--系统构架和系统生成策略分别展开讨论,并把研究成果实例化为重叠图像块式的组合网络压缩方法和自适应图像压缩方法.（2）方法研究为递进层次,首先从两层单网络的图像压缩方法着眼,研究动态交互式多级组合网络压缩方法,最终设计出基于神经网络库的自适应图像压缩方法.该文的创新性工作主要体现在以下三方面：（1）借鉴数据库理论,首次提出建立一个用于图像压缩的人工神经网络库.（2）引入人工智能领域的“半自动化”思想,给出了一种基于神经网络库的动态多级B-P网络图像压缩系统的构建方法.（3）以众多图像压缩方法共同追求的理想目标--自适应性为研究核心策略,依附于图像压缩网络库,提出了基于二维测度特征的自适应图像压缩方法.
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