【摘 要】
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近年来随着多媒体技术,语音技术,信息处理技术的飞速发展,许多应用领域都需要快速、高效的压缩算法.传统的压缩算法能够将文本压缩到原来的一半,但这也是机械的传统压缩算法
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近年来随着多媒体技术,语音技术,信息处理技术的飞速发展,许多应用领域都需要快速、高效的压缩算法.传统的压缩算法能够将文本压缩到原来的一半,但这也是机械的传统压缩算法能够达到的极限.文本的压缩要进一步的提高,必须是基于对语言的理解基础之上的,理解的越多,压缩的也越多,这需要智能型的压缩算法.该文总结了传统的压缩算法,分析了中文文本的特点,说明了传统压缩算法对文本压缩的不足,以及一些改进算法对中文文本的无效.此后探讨了利用演化算法,结合字典模型对中文文本压缩的方法.该文所设计的基于演化算法的压缩算法主要使用演化算法分析文本,利用演化算法的智能性、自适应和自学习性识别出正确的字词,从而得到高效的字典用于压缩.此演化算法压缩模型包括了利用演化算法生成静态字典的压缩模型,和处理分块文本的动态字典压缩模型.对前者,即静态字典模型,该文详细讨论了算子、算法的设计;而对后者,即动态字典模型,该文提出了一种解决演化中压缩解压字典不确定、不一致的方法.利用该文中的压缩算法,对一些中文文本进行实验的结果表明,此压缩算法的压缩率只和原始的LZW算法相当.但其生成的字典的大小比原始LZW要小,内容相对于原始的LZW也更加有意义,这显示了遗传算法能够在数据压缩中生成有效的字典,它也应该可以较好的运用到中文信息处理的其他方面.
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