摘要
本发明涉及数据压缩技术领域,具体涉及一种基于多模数据的高动态仿真系统数据压缩方法。本发明首先获取所有模态下的所有历史样本数据;进一步根据历史样本数据间的相似性,获取每种模态下的样本关系网络,进而获取每个样本关系网络中的所有样本社区及对应社区压缩算法;进一步筛选出当前仿真过程中每种模态下的每个当前样本数据的归属社区,利用对应社区压缩算法压缩。本发明基于压缩算法的出现频次及压缩效果改进社区划分过程,提高社区划分效果,并利用当前多模样本数据与每个样本社区内历史样本数据间的内部特征的相似性,快速匹配对应归属社区,提高了当前多模样本数据的压缩效果及效率。