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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了基于动态区域分解的非结构化网格数据轻量化方法，包括：通过改进的K‑means聚类算法对预处理后的非结构化网格数据进行区域分解，并通过格式转换的过程中进行数据分块获取分块数据，基于Tetfusion算法对分块数据进行多次网格约简，获取约简结果数据。本发明提供的方法，具有支持并行、负载平衡的优势，通过将不同分块数据映射到不同的处理器进行轻量化，使不同的处理器处于动态负载平衡的状态，从而大大提高执行效率。本发明还具有可扩展的优势，适用于数据规模从几万、几十万，到几百万的非结构网格数据，约简率较高。
主权项：1.基于动态区域分解的非结构化网格数据轻量化方法，其特征在于，包括：S1：设置数据读入模式和聚类模式，对非结构化网格数据进行预处理，获取标准化特征向量，基于改进的K-means聚类算法对所述标准化特征向量进行区域分解，获取聚类分区数据；S2：读取所述聚类分区数据，采用流式IO算法进行格式转换，并在所述格式转换的过程中进行数据分块，获取分块数据；S3：基于Tetfusion算法对所述分块数据进行网格约简，获取约简分块数据；S4：构建分块数据图，对所述约简分块数据进行合并操作，基于所述Tetfusion算法对合并后的所述约简分块数据进行网格约简，直至所述分块数据图中仅剩一个节点，获取约简分区数据；S5：对所述约简分区数据进行合并操作，基于所述Tetfusion算法对合并后的所述约简分块数据进行网格约简，获取约简结果数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于动态区域分解的非结构化网格数据轻量化方法
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