基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法及装置

1.基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：对采集到的温室环境因子数据进行数据填补；

2.如权利要求1所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，对采集到的温室环境因子数据进行数据填补的具体方法包括：

3.如权利要求1所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，所述深度自适应平衡自编码神经网络包括还隐含层和输出层，其中隐含层用于对经过归一化处理的温室环境因子数据进行特征提取和降维处理得到高阶特征，输出层用于输出高位特征。

4.如权利要求3所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，深度自适应平衡自编码神经网络的训练方法包括：

5.如权利要求4所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，深度自适应平衡自编码神经网络的训练方法还包括：

6.如权利要求5所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，对深度自适应平衡自编码神经网络进行参数微调的具体方法包括：

7.如权利要求1所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，自适应平衡层对温室环境因子数据进行归一化处理的具体方法为：

8.如权利要求1所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，高阶特征提取的具体方法包括：

9.如权利要求1所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，将高阶特征映射到预先确定好的码书中时，将高阶特征转换为码书中码字的索引代码。

10.基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩装置，用于实现如权利要求1-9中任意一项所述的基于自编码神经网络的温室环境因子高维数据压缩方法，其特征在于，所述装置包括：