基于深度学习的无线传感器网络数据压缩算法研究被引量：2

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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

机构地区广西壮族自治区发展和改革委员会

出处《科技经济市场》 2021年第10期37-39,42,共4页

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

分类号 TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN929.5 [自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP18 [电子电信—通信与信息系统]

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