基于深度学习的无线传感器网络数据压缩算法研究

来源 :科技经济市场 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jianxiangqiao

【摘要】

：

数据的冗余较大导致了数据压缩比例较低,增加了数据传递的能量开销.为此,相关学者提出基于深度学习的无线传感器网络数据压缩算法研究.文章以数据的基序列为基础,以簇头为初代聚类中心,利用深度学习中的K-means算法完成对数据的分组处理,构建稀疏自动编码器,通过BP神经网络确定稀疏自动编码器的最优压缩稀疏度,实现对不同分组数据的压缩.通过仿真实验测试算法的应用效果,结果表明:所提算法对数据的压缩比可以达到0.15,节点能耗在0.4J以内,与对照组相比均有明显优势.

【作者】

：

皮小明

【机构】

：

广西壮族自治区发展和改革委员会,广西南宁 530012

【出处】

：

科技经济市场

【发表日期】

：

2021年10期

【关键词】

：

深度学习无线传感器网络数据压缩基序列 K-means算法稀疏自动编码器

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