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数据压缩设备和方法，数据分析设备和方法，以及数据管理系统
| 专利名称： | 数据压缩设备和方法，数据分析设备和方法，以及数据管理系统 |
| 摘要： | 一种数据压缩设备和方法，一种数据分析设备和方法，以及一种 数据管理系统，用于压缩大量数据，并且从压缩数据中更精确地再现 原始数据的特性。该系统包括感测装置4，其用于检测多个数据集， 每个数据集包括当目标运动时随目标运动而变化的n个参数值(n是 一个自然数)；还包括压缩装置(6)，其用于通过把感测装置(4) 检测到的数据集输入到一个n维空间中，设置预定数量的神经元，该 数量少于n维空间内的数据集的数量，通过神经网络的无监督学习方 法使神经元进行学习，把数据集转换成表示通过学习而得到的神经元 模型的特征的神经元模型参数，从而对数据进行压缩。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 日本;JP |
| 申请人： | 新卡特彼勒三菱株式会社 |
| 发明人： | 甘乔·L·瓦琴高维;小松孝二;藤井敏;室田功 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2005-04-28T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN200580021201.9 |
| 公开号： | CN1981297 |
| 代理机构： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 |
| 代理人： | 李 勇 |
| 分类号： | G06N3/02(2006.01)I |
| 申请人地址： | 日本东京都 |
| 主权项： | 1.一种数据压缩设备，其包括： 用于检测多个数据集的检测装置，每个数据集包括根据目标运行 而变化的n个参数值，其中n是一个自然数；以及 压缩装置，其用于通过把所述检测装置检测到的多个数据集输入 到一个n维空间中，设置预定数量的神经元，该数量小于n维空间内 的多个数据集的数量，在神经元上执行神经网络的无监督学习以获得 一个神经元模型，并利用多个数据集和神经元模型来计算神经元模型 参数，从而对多个数据集进行压缩。 |
| 学科领域： | CFCF04 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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