一种基于自适应机制与深度学习的矿山数据压缩与重构方法及装置

本发明公开了一种基于自适应机制与深度学习的矿山数据压缩与重构方法及装置，首先对矿山数据进行预处理与特征提取，针对时间序列数据、图像数据、文本数据等进行不同特征值提取；其次针对不同类型的矿山数据，采取不同的压缩算法，并引入自适应机制，根据数据的实时特征和存储需求动态调整压缩参数，以达到最优的压缩效果；最后利用深度学习算法对不同类型的压缩数据进行智能重构，通过训练模型学习压缩数据与原始数据之间的映射关系，确保在解压时能够高精度地恢复原始数据。本发明根据矿山数据特点，采用不同的压缩算法和重构算法，为矿山数据的有效处理提供了更贴合实际需求的技术方案，具有良好的通用性和可扩展性。