大规模向量式有限元行为数据无损压缩模型
来源：同济大学学报·自然科学版杂志2015年第1期北京时间：
作者：杜庆峰
单位：同济大学软件学院,同济大学软件学院,圣迭戈州立大学,同济大学软件学院
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.
关键词：向量式有限元,行为数据,无损压缩
基金资助：国家自然科学基金项目（41171303）
