【摘 要】
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针对网络带宽难以满足海量测量报告传输要求,定义了测量数据的谱,并提出了测量报告数据的谱分析压缩算法.该算法通过分析测量数据的谱,提出了对数据完成两次排序的预处理方案
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针对网络带宽难以满足海量测量报告传输要求,定义了测量数据的谱,并提出了测量报告数据的谱分析压缩算法.该算法通过分析测量数据的谱,提出了对数据完成两次排序的预处理方案,减少了数据冗余的间隔距离,以期提高上下文的命中率.其次,该压缩算法构建了测量数据的多个上下文模型,并作为单层神经网络的输入结点.神经网络通过对每个上下文模型的预测概率线性组合,得到对下一比特的预测概率,并用真实的下一比特来调整对应输入结点的权重,提高匹配历史信息的概率.实验结果表明,在采用该压缩算法后,算法的运行时间明显减小,压缩率随被压缩数
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