【摘 要】
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[目的]为了积累船舶综合电力大数据资源,特别是在船舶计算资源相对受限的情形下实现对大规模历史数据的有效压缩,提出改进旋转门数据压缩算法。[方法]首先,针对船舶综合电力
【机 构】
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海军工程大学船舶综合电力技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61804183,51807198),海军工程大学基金资助项目(NUE)(425317Q104,425317Q106)
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[目的]为了积累船舶综合电力大数据资源,特别是在船舶计算资源相对受限的情形下实现对大规模历史数据的有效压缩,提出改进旋转门数据压缩算法。[方法]首先,针对船舶综合电力系统(IPS)实时数据特性,引入数据压缩精度指标,利用期望误差与实际解压缩误差之间的偏差进行负反馈;其次,对压缩偏差?E进行动态调整,降低压缩偏差?E的设置难度;最后,对不同特性的数据序列进行测试。[结果]结果表明,提出的算法能够满足典型船舶综合电力业务中的数据压缩精度,并能在保证精度的前提下维持较高的压缩比,算法实测中压缩率可达初始数据的1
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