基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明属于雷电波形压缩、人工智能和深度学习领域，具体涉及了一种基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统，旨在解决现有数据压缩方法无法处理差异较大的各类型的雷电电磁脉冲波形信号，且在降低压缩计算复杂度与提高压缩比之间无法兼容的问题。本发明包括：基于自编码器构建雷电数据压缩模型，模型包括输入层、编码压缩模块、可变比率调节模块、解码重构模块和输出层；基于各类别雷电电磁脉冲波形数据进行模型的训练；通过原始波形与重构波形之间的损失进行模型参数调节；通过训练好的模型进行实时的雷电电磁脉冲波形数据的压缩，压缩比由可变比率调节模块控制。本发明可实现各类别雷电电磁脉冲波形信号的高质量压缩，压缩比灵活可调。
基本信息
专利标题 ：
基于人工智能的雷电电磁脉冲波形压缩方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114417722A
申请号 ：
CN202210068128.6
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王佳权郭锦华马启明周晓肖芳苑尚博宋佳军
申请人 ：
中国科学院电工研究所
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村北二条6号
代理机构 ：
北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
宋宝库
优先权 ：
CN202210068128.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220120
申请日 : 20220120
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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