[發明專利]一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法及系統

有效

• 申請號: 202010917408.0
• 申請日: 2020-09-03
• 公開（公告）號: CN111966226B
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 徐藝文;林擎旭;鄭權斐;房穎;趙鐵松
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/04
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 錢莉;蔡學俊

1.一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據觸感數據特性，設計補償型LSTM數據預測模型，在接收數據時，利用補償型LSTM模型對通信過程中缺失的數據進行預測重構，恢復原序列；

所述補償型LSTM模型為R-LSTM模型，所述R-LSTM模型為在原始的LSTM門結構上增加一個補償門，根據輸入的前一時刻真實值x_t-1與預測值Output_tml計算補償值，把得到的補償值加入到原來LSTM的輸出反饋值中，得到當前時刻的預測值；

所述補償門的計算公式如下：

rt＝sigmoid(w_r*(Output_tml-x_t-1)+b_r)；

式中，w_r、br、Output_tml、x_t-1分別為補償門的權重系數、偏置系數、前一時刻的預測值、前一時刻的真實值，sigmoid()為激活函數，rt為計算得到的補償值。

2.根據權利要求1所述的一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，所述R-LSTM模型的總體計算公式如下：

式中，f_t是遺忘門，i_t是輸入門，是細胞狀態，o_t是輸出門，h_t是當前時刻的輸出反饋值；x_t表示當前時刻的真實值，x_t-1表示前一時刻的真實值；W項是權重矩陣，W_f、W_i、W_r和W_o分別是遺忘門、輸入門、補償門、輸出門對應的權重矩陣，W_c是細胞狀態的權重矩陣；b為偏置向量，b_f、b_i、b_r和b_o分別是遺忘門、輸入門、補償門、輸出門的偏置向量，b_c是細胞狀態的偏置向量；h_t-1是前一個時刻的輸出反饋值，C_t-1和C_t分別表示前一個時刻和當前時刻的細胞狀態，outputs_t-1代表前一個時刻的輸出預測值，r_t代表當前時刻的補償值；·表示矩陣之間的乘法運算，*表示逐元素相乘，σ和tanh是激活函數，σ表示sigmoid()函數，tanh()表示雙曲正切函數。

3.根據權利要求1所述的一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，還包括步驟：在發送數據時，通過對要發送的數據進行預測壓縮，僅發送預測值與真實值相對偏差大于死區參數的數據幀，以減少需要發送的數據量。

4.根據權利要求3所述的一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，所述缺失的數據為丟包數據或者因壓縮省去的數據。

5.根據權利要求3所述的一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，所述對要發送的數據進行預測壓縮具體為：采用下式對數據進行預測壓縮：

式中，為當前要發送的真實值，為通過R-LSTM模型預測得到的預測值，k為死區參數。

6.根據權利要求5所述的一種基于補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯方法，其特征在于，所述死區參數k的取值為0.15。

7.一種補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯系統，其特征在于，接收端；所述接收端在接收數據時，進行如權利要求1-2任一項所述的方法步驟。

8.一種補償型長短期記憶網絡的觸感通信容錯系統，其特征在于，包括接收端與發送端；

根據觸感數據特性，設計補償型LSTM數據預測模型，所述接收端在接收數據時，利用補償型LSTM模型對通信過程中缺失的數據進行預測重構，恢復原序列；

所述發送端在發送數據時，通過對要發送的數據進行預測壓縮，僅發送預測值與真實值相對偏差大于死區參數的數據幀，以減少需要發送的數據量；

其中，所述補償型LSTM模型為R-LSTM模型，所述R-LSTM模型為在原始的LSTM門結構上增加一個補償門，根據輸入的前一時刻真實值x_t-1與預測值Output_tml計算補償值，把得到的補償值加入到原來LSTM的輸出反饋值中，得到當前時刻的預測值；

其中，所述補償門的計算公式如下：

rt＝sigmoid(w_r*(Output_tml-x_t-1)+b_r)；

式中，w_r、br、Output_tml、x_t-1分別為補償門的權重系數、偏置系數、前一時刻的預測值、前一時刻的真實值，sigmoid()為激活函數，rt為計算得到的補償值；

其中，所述R-LSTM模型的總體計算公式如下：

式中，f_t是遺忘門，i_t是輸入門，是細胞狀態，o_t是輸出門，h_t是當前時刻的輸出反饋值；x_t表示當前時刻的真實值，x_t-1表示前一時刻的真實值；W項是權重矩陣，W_f、W_i、W_r和W_o分別是遺忘門、輸入門、補償門、輸出門對應的權重矩陣，W_c是細胞狀態的權重矩陣；b為偏置向量，b_f、b_i、b_r和b_o分別是遺忘門、輸入門、補償門、輸出門的偏置向量，b_c是細胞狀態的偏置向量；h_t-1是前一個時刻的輸出反饋值，C_t-1和C_t分別表示前一個時刻和當前時刻的細胞狀態，outputs_t-1代表前一個時刻的輸出預測值，r_t代表當前時刻的補償值；·表示矩陣之間的乘法運算，*表示逐元素相乘，σ和tanh是激活函數，σ表示sigmoid()函數，tanh()表示雙曲正切函數。