深度学习在数据压缩中的应用研究

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深度学习在数据压缩中的应用研究

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深度学习在数据压缩中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-12页
1.1 研究背景及意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.3 论文研究内容及论文结构	第11-12页
第2章相关理论及技术概述	第12-21页
2.1 传统数据压缩算法介绍	第12-13页
2.2 深度学习模型介绍	第13-18页
2.2.1 卷积神经网络	第16页
2.2.2 深度信念网络	第16-17页
2.2.3 堆栈式自编码网络	第17-18页
2.3 K-means聚类算法	第18-19页
2.4 粒子群优化算法	第19-20页
2.5 本章小结	第20-21页
第3章基于稀疏自动编码器的图像压缩	第21-34页
3.1 稀疏自动编码器的理论研究	第21-23页
3.1.1 稀疏自动编码器的介绍	第21-22页
3.1.2 稀疏自动编码器的训练	第22-23页
3.2 基于稀疏自动编码器的图像压缩模型	第23-26页
3.2.1 图像特征分析	第23页
3.2.2 图像分块分类	第23-25页
3.2.3 图像压缩模型建立	第25-26页
3.3 实验及结果分析	第26-33页
3.3.1 实验步骤	第27-30页
3.3.2 结果分析	第30-31页
3.3.3 交叉验证	第31-33页
3.4 本章小结	第33-34页
第4章基于稀疏自动编码器的智能电表数据压缩	第34-43页
4.1 智能电表数据压缩模型的理论研究	第34-36页
4.1.1 智能电表数据分析	第34-35页
4.1.2 数据补全和校正	第35-36页
4.2 智能电表数据压缩模型的理论研究	第36-37页
4.2.1 智能电表数据无损编码	第36-37页
4.2.2 智能电表数据重构	第37页
4.3 实验及结果分析	第37-42页
4.3.1 实验步骤	第37-39页
4.3.2 结果分析	第39-42页
4.4 本章小结	第42-43页
第5章数据压缩软件的设计与实现	第43-50页
5.1 软件的总体设计	第43-44页
5.2 软件的功能设计	第44-45页
5.3 数据库设计	第45-46页
5.4 软件的结果展示与分析	第46-49页
5.5 本章小结	第49-50页
第6章结论和展望	第50-52页
6.1 本文工作总结	第50-51页
6.2 不足与展望	第51-52页
参考文献	第52-55页
致谢	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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