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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了一种适用高山峡谷地区的轻量化网络小样本数据自动提取方法。针对网络数据采集过程，设计了基于压缩感知的采集信息传输方法，将原始稀疏数据压缩为小数据包进行传输重构，同时设计了基于图模型的中继多跳转发机制，以降低数据传输汇集过程的能量开销。针对网络数据信息提取过程，提出了基于数据增强的长短期记忆网络，应对网络样本规模小的挑战，同时结合知识蒸馏技术对构建的深度神经网络进行轻量化处理，使得模型适用于高山峡谷环境中资源受限的物联网节点部署。本发明适用于智能物联网和边缘计算数据提取领域。
主权项：1.一种适用高山峡谷地区的轻量化网络小样本数据自动提取方法，其特征在于，包括：以下步骤：步骤S1：设计面向高山峡谷区物联网节点的低功耗数据采集方法，利用压缩感知技术，将物联网节点的原始采集数据进行稀疏化表述，降低传输数据量大小，并支持数据接收方利用随机测量矩阵进行无损数据恢复；步骤S2：设计面向低功耗物联网节点的多跳数据转发机制，通过将高山峡谷内传感网络的传输过程构建为有向图模型，利用Prim算法寻找图模型的最小斯坦纳树，从而确定数据转发中继策略、规划节点传输路由、降低数据转发过程中的传输功率；步骤S3：对高山峡谷物联网采集到的小样本数据，设计长短期记忆网络对采集数据进行推理分析，对网络进行轻量化处理，使其能够部署在资源受限的物联网节点上实现自动提取采集数据有效特征；针对轻量化处理后的网络小样本数据，进行随机平移和数据缩放，以实现数据增强操作，来模拟不同时间点和不同尺度下的传感器数据，从而扩充小样本数据集的多样性和丰富性，用以进一步提取样本有效特征信息；构建用于时间序列数据处理的长短期记忆网络，提取数据间的时间关联性和有效特征信息；网络的训练过程利用Adam自适应学习率训练方法和知识蒸馏技术，对参数进行更新和调优，并轻量化长短期记忆网络模型，从而在保障模型准确率的前提下压缩模型大小，使其在高山峡谷中资源受限的设备上也能部署推理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 适用高山峡谷地区的轻量化网络小样本数据自动提取方法
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