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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种自适应数据压缩方法、系统及设备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：CN120357909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510854517.5，技术领域涉及：H03M7/40；该发明授权一种自适应数据压缩方法、系统及设备是由魏艳;袁宇;袁屿藩;卢家勋;章旻昊;聂佛媛;瞿逢重设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应数据压缩方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自适应数据压缩方法、系统及设备，涉及数据压缩与信息处理技术领域，该方法包括：计算待压缩数据的香农熵值和重复率；将待压缩数据按照数据长度等分为前半段和后半段，并计算前半段待压缩数据的香农熵值和后半段待压缩数据的香农熵值；基于待压缩数据的香农熵值、待压缩数据的重复率、前半段待压缩数据的香农熵值、后半段待压缩数据的香农熵值和自适应压缩算法确定模型，确定目标数据压缩算法；利用目标数据压缩算法对待压缩数据进行压缩处理，得到最优的压缩码字序列。本申请提高了待压缩数据的压缩效率和压缩方法的普适性。

本发明授权一种自适应数据压缩方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种自适应数据压缩方法，其特征在于，所述自适应数据压缩方法包括： 计算待压缩数据的香农熵值和重复率；待压缩数据的重复率为待压缩数据中最高频字符的出现概率； 将待压缩数据按照数据长度等分为前半段和后半段，并计算前半段待压缩数据的香农熵值和后半段待压缩数据的香农熵值； 基于待压缩数据的香农熵值、待压缩数据的重复率、前半段待压缩数据的香农熵值、后半段待压缩数据的香农熵值和自适应压缩算法确定模型，确定目标数据压缩算法；自适应压缩算法确定模型是采用训练集对前馈全连接神经网络模型进行训练得到的，训练集包括：样本数据的香农熵值、样本数据的重复率、前半段样本数据的香农熵值、后半段样本数据的香农熵值和多种数据压缩算法的类别； 利用目标数据压缩算法对待压缩数据进行压缩处理，得到最优的压缩码字序列； 所述自适应数据压缩方法还包括： 采用对应的数据解压算法对最优的压缩码字序列进行解压，得到解压后的数据； 比较解压后的数据与待压缩数据是否一致； 若是，则将最优的压缩码字序列作为待压缩数据的最终的压缩结果； 若否，则更新自适应压缩算法确定模型的模型参数，并利用更新后的自适应压缩算法确定模型确定目标数据压缩算法。

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