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题名基于全局相关语义重要性的语义压缩算法
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作者
李勇
刘志强
田茂幸
贾松霖
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机构
西北工业大学网络空间安全学院
兴唐通信科技有限公司
航天东方红卫星有限公司
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出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第4期795-803,共9页
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文摘
为了改善传统压缩方法在保留深层语义信息方面的不足,提出新型语义压缩算法.将全局相关语义重要性(GCSI)作为语义重要性度量参数,综合考虑语义任务相关性和语义内在相关性指标,全面评估语义特征的重要性,实现有效的语义压缩.实验结果表明,在不同信道条件下,相比传统方法,所提算法的压缩性能提升超过30%;在低带宽和低信噪比环境中,所提算法的分类准确度提升超过10%.在相同带宽和性能要求下,相较于现有基于语义任务相关性的语义压缩方法,所提算法的噪声稳定性更好,显著降低了网络传输压力,提升了任务处理性能,有能力面对未来逐步增加的数据传输需求挑战.
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关键词
语义通信
图片分类
语义重要性
语义压缩
语义相似度
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Keywords
semantic communication
image classification
semantic importance
semantic compression
semantic similarity
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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