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龍圖騰網獲悉河南伴龍電子科技有限公司申請的專利基于神經網絡的大數據壓縮方法、系統及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114640356B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210351881.6，技術領域涉及：H03M7/30；該發明授權基于神經網絡的大數據壓縮方法、系統及存儲介質是由周楊凡;常小梅設計研發完成，并于2022-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡的大數據壓縮方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經網絡的大數據壓縮方法、系統及存儲介質，涉及人工智能領域。主要包括：對待壓縮的各數據進行算術編碼，并分別獲得各數據的初始權重；構建自編碼網絡，所述自編碼網絡包括輸入層、輸出層及至少一個隱藏層；將編碼后的數據同時作為所述自編碼網絡的輸入及輸出，將各數據的初始權重作為各數據對應的神經元的初始權重，對所述自編碼網絡進行訓練；按照權重從小到大對自編碼網絡進行網絡剪枝，直至自編碼網絡的壓縮率及準確率中至少一個在相應的預設閾值范圍外，并將剪枝完成后的自編碼網絡中隱藏層對應的數據作為壓縮后的數據。本發明實施例能夠提高對大數據壓縮的處理效率。

本發明授權基于神經網絡的大數據壓縮方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的大數據壓縮方法，其特征在于，包括： 對待壓縮的各數據進行算術編碼，根據編碼后的數據與編碼后其他數據之間的相似性的均值，分別獲得編碼后各數據的相似度；對所有數據中包含的所有符合的種類進行統計獲得所有數據的符合種類，將各符合中包含的符號種類與所有數據的符號種類之比分別作為各數據的符號占比；將數據的符號占比與數據的相似度之比作為數據的初始權重； 構建自編碼網絡，所述自編碼網絡包括輸入層、輸出層及至少一個隱藏層，所述輸入層及輸出層的神經元數量相同且大于所述隱藏層的神經元數； 將編碼后的數據同時作為所述自編碼網絡的輸入及輸出，將各數據的初始權重作為各數據對應的神經元的初始權重，對所述自編碼網絡進行訓練獲得編碼網絡的權重矩陣； 將自編碼網絡中神經元對權重矩陣的熵的影響程度作為神經元的重要性值，對自編碼網絡進行網絡剪枝，并在網絡剪枝過程中按照神經元的重要性值以及權重矩陣中連接的權重值，將冗余的神經元以及連接刪除，直至自編碼網絡的壓縮率及準確率中至少一個在相應的預設閾值范圍外； 將網絡剪枝后的自編碼網絡中隱藏層對應的數據作為壓縮后的數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河南伴龍電子科技有限公司，其通訊地址為：450053 河南省鄭州市金水區南陽路與孟寨北街安源時代廣場B座12層05號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。