[发明专利]一种基于人工智能的星载传感网数据压缩方法有效
| 申请号： | 201910704493.X | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110519233B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 陈分雄;陶然;蒋伟;熊鹏涛;韩荣;叶佳慧;王杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04;G06N3/08;H04W84/18 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 邹桂敏 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的星载传感网数据压缩方法，包括：在一段预设时间内，在星载传感网多个终端感知节点采集传感器数据；对传感器数据进行预处理，以剔除异常数据，并对缺失数据通过双维度上的线性插值方法进行补全，将采集数据归一化映射到[‑1，1]区间；构建A‑CCR网络；在预处理后的传感器数据中提取一个类别的数据时间序列，分成m段并随机打乱顺序，按照打乱后的顺序对A‑CCR网络进行循环迭代训练；在预处理后的传感器数据中提取多种类别的数据时间序列，分成n段并随机打乱顺序，按照打乱后的顺序对A‑CCR网络初始模型进行循环迭代训练；将待处理的星载传感网数据输入到A‑CCR网络优化模型进行压缩处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 传感 数据压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的星载传感网数据压缩方法，其特征在于，包括：/n步骤一：在一段预设时间内，在星载传感网多个终端感知节点采集传感器数据，传感器数据包括多个类别的传感器数据；/n步骤二：对传感器数据进行预处理，以剔除异常数据，并对缺失数据通过双维度上的线性插值方法进行补全，将采集数据归一化映射到[-1，1]区间；/n步骤三：构建A-CCR网络，A-CCR网络包括编码部分和解码部分；/n步骤四：在预处理后的传感器数据中提取一个类别的数据时间序列，将这一类别的数据时间序列分成m段并随机打乱顺序，使用所述m段这一类别的数据时间序列按照打乱后的顺序对A-CCR网络进行循环迭代训练，达到预设的迭代次数后，得到A-CCR网络初始模型，若迭代次数大于m，在训练到第m+1次之前，将所述m段这一类别的数据时间序列再次打乱顺序，接到前一次打乱顺序的m段数据时间序列后，作为训练数据继续进行训练；若迭代次数小于m，则只有等同于迭代次数的段数的数据时间序列被用于训练；/n步骤五：在预处理后的传感器数据中提取多种类别的数据时间序列，将多种类别的数据时间序列分成n段并随机打乱顺序，使用所述n段多种类别的数据时间序列按照打乱后的顺序对A-CCR网络初始模型进行循环迭代训练，达到预设的迭代次数后，得到A-CCR网络优化模型，其中迭代次数大于等于n；在训练到第n+1次之前，将所述n段多种类别的数据时间序列再次打乱顺序，接到前一次打乱顺序的n段数据时间序列后，作为训练数据继续进行训练；/n步骤六：将待处理的星载传感网数据输入到A-CCR网络优化模型进行压缩处理。/n
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