基于深度学习的无线传感器网络数据压缩算法研究

皮小明

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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.

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来源
《科技经济市场》 |2021年第10期|37-3942|共4页
作者
皮小明;
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作者单位

广西壮族自治区发展和改革委员会广西南宁 530012;

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正文语种 chi
中图分类
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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