基于智能聚类模型的海量数据快速显示方法

• 作者: 冯文祥 唐鸿成 文畅 方文青 谢凯
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 海量数据 希尔伯特R树 预测模型 聚类算法 预加载算法
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052493

摘要

为实时显示三维数据体的海量数据,提出一种改进的海量数据快速显示算法.利用CURE聚类算法对数据进行整理,通过Hilbert R-tree对数据建立索引,根据可视化区域预测模型预测下一时刻的可视区域,以实现大量数据的快速可视化.实验结果表明,与基于视点运动的快速显示算法和基于可见性判断的可视化算法相比,该算法在不降低渲染质量的前提下,渲染速度分别提高18.27％和67.06％,预测区域错误率分别降低9.73％和22.37％,能够快速加载数据并且准确绘制大量三维数据体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢凯	长江大学电子信息学院	58	71	4.0	6.0
2	文畅	长江大学计算机科学学院	19	19	3.0	3.0
3	冯文祥	长江大学电子信息学院	4	2	1.0	1.0
4	唐鸿成	长江大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0
5	方文青	长江大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0