[发明专利]高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法

权利要求书

1.一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对集成多种不同类型传感器的无线传感器网络节点采集的包括温度、湿度和光照多属性数据进行预处理，获得训练数据集；

步骤二：使用多个D-CRBM层与最大池化层、全连接层组合构建CBN-VAE网络的编码器和解码器；

在步骤二中，将传统卷积结构与RBM结合构建D-CRBM，D-CRBM使用标准卷积网络的卷积计算，组合输出特征映射的方式与RBM相同，同时使用最大池化对输出特征进行下采样，池化大小为2×1；

在D-CRBM中，卷积步幅与卷积核的宽度相同，以减少由卷积内核重复计算相同数据引起的冗余；

将多个D-CRBM层与最大池化层以及全连接层组合构建CBN-VAE的编码器部分，将编码器输出的两组数据作为高斯分布的均值和方差，通过变分采样生成解码器的输入，CBN-VAE的解码器部分由编码器翻转得到，解码器的参数与编码器相同；

步骤三：利用步骤二中CBN-VAE网络的编码器和解码器构建完整的数据压缩模型CBN-VAE；

步骤四：使用步骤一中预处理完成的训练数据集对步骤三构建的CBN-VAE模型进行迭代训练以更新模型的网络权重参数，得到EOWM-CBN-VAE模型；

步骤四中迭代训练采用基于弹性正交权重修正算法EOWM的连续学习方式进行。

2.根据权利要求1所述的一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，其特征在于，在步骤一中，训练数据集来源于加州大学的英特尔无线传感器网络实验室，该实验室部署了54个传感器节点，每一个节点集成有包括温度、湿度和光照的传感器来采集环境信息，通过预处理获得EOWM-CBN-VAE模型的训练数据集。

3.根据权利要求1所述的一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，其特征在于，在步骤一中，预处理包括：首先通过三倍标准差法排除噪点清洗数据，然后进行最大最小归一化将所有训练数据映射到[0,1]区间。