【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，更具体地，涉及数据压缩。本公开的实施例涉及用于数据压缩和解压缩的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。
技术介绍
1、数据存储中，大量数据因其生成和采集机制，具备特定的物理机理。高性能计算(hpc)科学计算数据，如湍流、大气海洋等各类物理场数值模拟数据，对应于明确的模型机理(控制方程)；各类观测资料，特别是地球物理卫星遥感数据，如海表高度、温度、大气温度压强等，其演化满足各类守恒律等，也蕴含着机理；其它的工业、社会生产数据，如符合连续性、守恒性等内在规律，亦具有其特定的机理。对数据机理的挖掘可以大幅提升这类数据的压缩率，因此需要一种有效的基于数据机理的数据压缩方法。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种基于数据机理的数据压缩方案。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种用于数据压缩的方法。方法包括：生成针对待压缩的多维数据的预测邻域模型；基于多维数据，优化预测邻域模型的模型参数；基于多维数据和经优化的模型参数，确定预测邻域模型...
【技术保护点】
1.一种用于数据压缩的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测邻域模型的所述模型参数指示所述多维数据的元素与所述元素的至少一个相邻元素相关联。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述多维数据为二维数据，所述预测邻域模型包括覆盖所述二维数据中的元素的模板。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中生成针对待压缩的多维数据的预测邻域模型包括：
7.根据权利要求6所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种用于数据压缩的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测邻域模型的所述模型参数指示所述多维数据的元素与所述元素的至少一个相邻元素相关联。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述多维数据为二维数据，所述预测邻域模型包括覆盖所述二维数据中的元素的模板。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中生成针对待压缩的多维数据的预测邻域模型包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述多个候选预测邻域模型包括以下至少一项：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中优化所述预测邻域模型的模型参数包括执行以下动作至少一次：
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中确定所述预测邻域模型的模型误差包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中确定所述模型误差包括：
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中存储所述多维数据的边界元素包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述多维数据的要存储的边界元素包括：
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，还包括：
15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其中所述多维数...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈瑜，程晋，孙赵亿，缪赟，罗心悦，江瑜，孙杰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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