[发明专利]数据压缩设备和方法,数据分析设备和方法,以及数据管理系统无效
| 申请号: | 200580021201.9 | 申请日: | 2005-04-28 |
| 公开(公告)号: | CN1981297A | 公开(公告)日: | 2007-06-13 |
| 发明(设计)人: | 甘乔·L·瓦琴高维;小松孝二;藤井敏;室田功 | 申请(专利权)人: | 新卡特彼勒三菱株式会社 |
| 主分类号: | G06N3/02 | 分类号: | G06N3/02;E02F9/20 |
| 代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人: | 李勇 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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| 摘要: | 一种数据压缩设备和方法,一种数据分析设备和方法,以及一种数据管理系统,用于压缩大量数据,并且从压缩数据中更精确地再现原始数据的特性。该系统包括感测装置4,其用于检测多个数据集,每个数据集包括当目标运动时随目标运动而变化的n个参数值(n是一个自然数);还包括压缩装置(6),其用于通过把感测装置(4)检测到的数据集输入到一个n维空间中,设置预定数量的神经元,该数量少于n维空间内的数据集的数量,通过神经网络的无监督学习方法使神经元进行学习,把数据集转换成表示通过学习而得到的神经元模型的特征的神经元模型参数,从而对数据进行压缩。 | ||
| 搜索关键词: | 数据压缩 设备 方法 数据 分析 以及 数据管理 系统 | ||
【主权项】:
1.一种数据压缩设备,其包括:用于检测多个数据集的检测装置,每个数据集包括根据目标运行而变化的n个参数值,其中n是一个自然数;以及压缩装置,其用于通过把所述检测装置检测到的多个数据集输入到一个n维空间中,设置预定数量的神经元,该数量小于n维空间内的多个数据集的数量,在神经元上执行神经网络的无监督学习以获得一个神经元模型,并利用多个数据集和神经元模型来计算神经元模型参数,从而对多个数据集进行压缩。
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