大规模向量式有限元行为数据无损压缩模型

• 作者: 周晓玮 周雪非 杜庆峰 谢涛
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 向量式有限元 行为数据 无损压缩
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 电子、计算机、控制与系统
• 页码范围: 126-132,145
• 页数: 8页
• 分类号: TN919
• 字数: 9558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2015.01.019

摘要

针对向量式有限元产生的海量的高精度行为数据在基于web的体系架构的数据传输和文件读取的瓶颈,依据向量式有限元行为数据的内部联系和冗余特点,建立了行为数据的数学模型,并对冗余数据进行删减和合并,提出一种有效的无损压缩模型.最后,给出基于模型的压缩算法.经过验证,数据的规模显著减小,极大提升了数据处理的效率.解压时则完全还原原始数据,完全不影响行为数据的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜庆峰	同济大学软件学院	27	143	5.0	11.0
2	周晓玮	同济大学软件学院	2	9	2.0	2.0
3	谢涛	圣迭戈州立大学计算机科学学院	2	9	2.0	2.0
4	周雪非	同济大学软件学院	2	9	2.0	2.0