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基于RBF網絡預測模型優化壓縮視頻長度_王曉東
隨著網絡視頻傳輸技術的不斷發展，壓縮視頻長度的優化 問題成為了熱點之一。視頻傳輸過程的建模為壓縮視頻長度的 選取提供了參考。 目前主要的視頻傳輸建模方法是公式法，利用公式得到壓 縮視頻長度與傳輸延時的關系。然而，在實際的視頻傳輸過程 中，傳輸環境復雜。試圖得到一個準確描述視頻幀傳輸過程的 數學公式是比較困難的, 精確度不高。通過公式法建模得到的 壓縮視頻長度優化程度不高。 RBF 神經網絡是一種前向神經網絡模型, 它不僅具有全局 最優逼近能力與良好的推廣能力, 而且計算量少。設計合理的 RBF 神經網絡通過對“壓縮視頻長度—傳輸延時”樣本對進行 自動學習，能夠以任意精度逼近任意復雜的網絡視頻傳輸過 程。相比公式法，通過 RBF 網絡建模，精確度更高。通過 RBF 神 經網絡建模得到的壓縮視頻長度優化程度更高。 本文就是利用 RBF 神經網絡對視頻傳輸系統中壓縮視頻 長度與傳輸延時的關系進行建模，在滿足延時要求的前提下， 獲得盡量大的壓縮視頻長度。
隨著網絡視頻傳輸技術的不斷發展，壓縮視頻長度的優化 問題成為了熱點之一。視頻傳輸過程的建模為壓縮視頻長度的 選取提供了參考。 目前主要的視頻傳輸建模方法是公式法，利用公式得到壓 縮視頻長度與傳輸延時的關系。然而，在實際的視頻傳輸過程 中，傳輸環境復雜。試圖得到一個準確描述視頻幀傳輸過程的 數學公式是比較困難的, 精確度不高。通過公式法建模得到的 壓縮視頻長度優化程度不高。 RBF 神經網絡是一種前向神經網絡模型, 它不僅具有全局 最優逼近能力與良好的推廣能力, 而且計算量少。設計合理的 RBF 神經網絡通過對“壓縮視頻長度—傳輸延時”樣本對進行 自動學習，能夠以任意精度逼近任意復雜的網絡視頻傳輸過 程。相比公式法，通過 RBF 網絡建模，精確度更高。通過 RBF 神 經網絡建模得到的壓縮視頻長度優化程度更高。 本文就是利用 RBF 神經網絡對視頻傳輸系統中壓縮視頻 長度與傳輸延時的關系進行建模，在滿足延時要求的前提下， 獲得盡量大的壓縮視頻長度。
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