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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211527709.8，技术领域涉及：G06N3/086；该发明授权基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法及装置是由何斌;杨振坤;李刚;朱忠攀;陆萍;程斌设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法与装置，涉及数据处理技术领域。包括：确定稀疏自编码器的网络拓扑结构，初始化稀疏自编码器网络，获得稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值；通过改进遗传算法对稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值进行优化；对未压缩的数据进行归一化处理和数据矫正，获得新的未压缩数据；将新的未压缩数据输入改进的稀疏自编码器网络，将隐含层的输出数据作为压缩后的数据；将压缩后的数据通过算数编码进行无损压缩，获得新的压缩后数据。有效地对样本数据进行降维，稀疏自编码器的多层网络结构使稀疏自编码器具有强大的非线性特征映射能力，无需输入数据具备标签，提高了压缩算法的适用范围。

本发明授权基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：确定稀疏自编码器的网络拓扑结构，初始化稀疏自编码器网络，获得所述稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值； S2：通过改进遗传算法对所述稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值进行优化，获得稀疏自编码器网络的最优权值、最优阈值以及改进的稀疏自编码器网络； 通过改进遗传算法对所述稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值进行优化，获得稀疏自编码器网络的最优权值、最优阈值以及改进的稀疏自编码器网络，包括： S21：通过改进的遗传算法对所述稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值进行编码，得到初始种群；其中，将所有初始权值和初始阈值的编码连接起来即为一个个体的编码； S22：计算种群中每个个体的适应度值，其中，训练集与测试集数据的均方误差平均值为改进遗传算法的适应度函数，适应度函数可以写为： 其中，N是训练集和测试集总样本数，M是训练集样本数，为稀疏自编码器网络的预测输出，yi为稀疏自编码器网络的期望输出； S23：通过轮盘赌为个体分配概率进行选择操作，轮盘赌中个体被选中的概率与其适应度值大小成正比，获得稀疏自编码器网络的最优权值、最优阈值以及改进的稀疏自编码器网络，第i个个体被选中的概率pi为： 其中，K是种群的数目，Fi是第i个个体的适应度值； S3：对未压缩的数据进行归一化处理和数据矫正，获得新的未压缩数据； S4：将所述新的未压缩数据输入所述改进的稀疏自编码器网络，将隐含层的输出数据作为压缩后的数据； S5：将压缩后的数据通过算数编码进行无损压缩，获得新的压缩后数据，完成传感数据压缩。

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