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三维的严肃倒置在最近的年里基于集体性质模型是很流行的。倒置算法的时间和效率相对目标网孔的大小。一条途径是在全部解决方案空间寻找更多的裁判员 i ned 结果。然而，倒置将指数地与在大搜索空间和计算增加的数字的增加的参数是困难的。在这篇论文，我们在网孔上基于密度分发的频率特征建议一条新奇途径。我们的学习的目的倒置结果是减少三维的严肃倒置的参数并且减轻图象优秀的。结果证明新方法能帮助处理的倒置并且比传统方法得到更好地质的解释。