一种基于机器学习的数据压缩方法及系统

本发明属于数据压缩技术领域，公开了一种基于机器学习的数据压缩方法及系统。所述的方法包括如下步骤：根据若干历史多模态数据，使用机器学习算法，构建多模态特征提取模型和多模态数据压缩模型；采集实时多模态数据，使用多模态特征提取模型，提取实时多模态数据的实时多模态数据特征；根据实时多模态数据特征，使用持续学习算法，对多模态数据压缩模型进行更新，得到更新的多模态数据压缩模型；根据实时多模态数据特征，使用更新的多模态数据压缩模型，进行数据压缩，得到实时压缩数据。本发明解决了现有技术存在的泛化能力不足、新数据适应性差、存在灾难性遗忘以及训练数据依赖性高的问题。