文献类型：期刊文献

中文题名：细胞自动机超并行数据压缩方法

英文题名：A Hyper parallel Data Compression Approcach Based on Cellular Automaton and Genetic Algorithm

作者：帅典勋[1,2];顾静[1,2]

机构：[1]华东理工大学计算机科学与工程系;[2]清华大学智能技术和系统国家重点实验室

年份：1999

卷号：25

期号：2

起止页码：188

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心1996】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：国家自然科学基金;清华大学智能技术和系统国家重点实验室资助

语种：中文

中文关键词：数据压缩;遗传算法;细胞自动机;并行处理

外文关键词：data compression; genetic algorithm; cellular automaton; chromosome; parallel processing

摘要：提出细胞自动机元胞级超并行无失真数据压缩方法，并用遗传进化算法获得细胞自动机中的数据压缩规则。证明了细胞自动机文本压缩规则的正确性，讨论了有关的时间复杂性及符号动力学特性。与其他传统的串行或小规模并行的数据压缩方法相比，本文的方法有更好的实时性，普适性，以及Ｓｙｓｔｏｌｉｃ硬件实现的可行性。
This paper presents a new approach to the undistorted data compression, which is featured with the parallel by cell compression and the genetic algorithm (GA) guided reles for cellular automaton. The correctness of the data compression reles for cellular automaton, the computing complexity, and the relevant symbolic dynamic behaviour are discussed. In comparison with other traditional sequential or small scale parallel methods for data compression, the method proposed here has much higher real time performance, more suitability, and better feasibility for the systolic hardware implementation.