摘要
本发明公开了一种高效智能数据压缩与特征提取方法及系统,包括如下步骤:S1,数据预处理:对待处理数据进行数据清洗、去噪和标准化处理;S2,数据压缩与存储:根据数据的类型,确定压缩算法,并将压缩后的数据文件上传数据库;S3,特征提取:部署机器学习模型,在压缩后的数据上提取代表性特征;S4,数据后处理:对提取出的特征进一步处理和优化。本发明结合数据压缩技术和特征提取技术,旨在从原始数据中提取出最具代表性的信息,同时减少数据的存储和传输成本,并通过智能算法,自动识别并保留数据中的关键特征,从而实现高效的数据压缩和特征提取。
技术关键词
特征提取方法
有损压缩算法
机器学习模型
无损压缩算法
特征提取模块
LZ77算法
视频编码算法
特征提取系统
LZW算法
后处理模块
评估算法
数据处理模块
博弈论原理
特征提取技术
数据压缩技术
深度学习框架
深度学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
样本
孤立森林模型构建
作弊设备
计算机可执行指令
识别广告
漏洞检测方法
长短期记忆网络
特征提取模块
引入注意力机制
对源代码
金字塔结构
遥感系统
Attention机制
金字塔模型
强化学习策略
图像序列数据
多尺度特征
注意力
局部空间特征
图像处理方法