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龙图腾网获悉河南伴龙电子科技有限公司申请的专利基于神经网络的大数据压缩方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114640356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210351881.6，技术领域涉及：H03M7/30；该发明授权基于神经网络的大数据压缩方法、系统及存储介质是由周杨凡;常小梅设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的大数据压缩方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的大数据压缩方法、系统及存储介质，涉及人工智能领域。主要包括：对待压缩的各数据进行算术编码，并分别获得各数据的初始权重；构建自编码网络，所述自编码网络包括输入层、输出层及至少一个隐藏层；将编码后的数据同时作为所述自编码网络的输入及输出，将各数据的初始权重作为各数据对应的神经元的初始权重，对所述自编码网络进行训练；按照权重从小到大对自编码网络进行网络剪枝，直至自编码网络的压缩率及准确率中至少一个在相应的预设阈值范围外，并将剪枝完成后的自编码网络中隐藏层对应的数据作为压缩后的数据。本发明实施例能够提高对大数据压缩的处理效率。

本发明授权基于神经网络的大数据压缩方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的大数据压缩方法，其特征在于，包括： 对待压缩的各数据进行算术编码，根据编码后的数据与编码后其他数据之间的相似性的均值，分别获得编码后各数据的相似度；对所有数据中包含的所有符合的种类进行统计获得所有数据的符合种类，将各符合中包含的符号种类与所有数据的符号种类之比分别作为各数据的符号占比；将数据的符号占比与数据的相似度之比作为数据的初始权重； 构建自编码网络，所述自编码网络包括输入层、输出层及至少一个隐藏层，所述输入层及输出层的神经元数量相同且大于所述隐藏层的神经元数； 将编码后的数据同时作为所述自编码网络的输入及输出，将各数据的初始权重作为各数据对应的神经元的初始权重，对所述自编码网络进行训练获得编码网络的权重矩阵； 将自编码网络中神经元对权重矩阵的熵的影响程度作为神经元的重要性值，对自编码网络进行网络剪枝，并在网络剪枝过程中按照神经元的重要性值以及权重矩阵中连接的权重值，将冗余的神经元以及连接删除，直至自编码网络的压缩率及准确率中至少一个在相应的预设阈值范围外； 将网络剪枝后的自编码网络中隐藏层对应的数据作为压缩后的数据。

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