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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于误差自适应表示的大规模均匀网格并行约简方法，步骤为：S1、使用八叉树算法，将三维立方体的原始大规模数据均匀划分为八块，S2、分别对八块数据块进行降采样，直至满足降采样结束条件，S3、将最终各数据块保留的降采样数据恢复至其在原始数据中位置，使约简后数据可视化；该方法使用八叉树算法直接对大规模数据进行约简，并根据误差容忍度将原始数据特征区域进行少次降采样，对非特征区域进行多次降采样实现，无需训练神经网络和重建原始数据的规模，即可在达到数据约简目的同时保留数据可视化的重要特征，且数据划分与数据约简的过程都是并行进行的，进一步缩短了约简的时间。
主权项：1.一种基于误差自适应表示的大规模均匀网格并行约简方法，其特征在于，步骤为：S1、使用八叉树算法，将三维立方体的原始大规模数据均匀划分为八块；S2、分别对步骤S1得到的八块数据块进行降采样，直至满足降采样结束条件，包括数据块在三个空间维度上的最小维度和降采样后插值数据误差容忍值；S3、将最终各数据块保留的降采样数据恢复至其在原始数据中位置，使约简后数据可视化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于误差自适应表示的大规模均匀网格并行约简方法
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