本文關(guān)鍵詞：拉格朗日多項式邏輯回歸分類算法并行計算優(yōu)化

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【摘要】：針對拉格朗日多項式邏輯回歸算法中邏輯回歸參數(shù)計算復(fù)雜高、耗時長,直接制約其在大數(shù)據(jù)量遙感圖像上應(yīng)用的問題,提出了基于圖形處理器GPU對算法進行數(shù)據(jù)級并行計算處理。算法首先利用已知的訓(xùn)練樣本進行多元回歸參數(shù)估算,然后利用得到的回歸參數(shù)和光譜數(shù)據(jù)進行分類,能夠獲得較高的分類精度,其中算法步驟中的矩陣乘法、矩陣求逆、矩陣特征值計算采用CULA庫函數(shù)并行實現(xiàn)。利用真實場景的高光譜圖像對文中提出的并行計算優(yōu)化方案實驗驗證,結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對多元回歸參數(shù)計算加速200倍左右,對整個拉格朗日多項式邏輯回歸分類算法計算加速60倍左右。
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院3S技術(shù)集成與應(yīng)用研究所;中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點實驗室;中山大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 拉格朗日多項式邏輯回歸 遙感圖像分類 GPU CULA 并行計算
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41301384)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言分類是遙感圖像處理與信息提取中非常重要的環(huán)節(jié)[1]。分類算法可以利用遙感圖像的空間信息,也可以利用光譜信息,還可以同時考慮空間-光譜信息進行分類。對高光譜遙感圖像而言,光譜信息是重要的分類依據(jù)[2]。傳統(tǒng)的分類算法有歐式距離、馬氏距離、貝葉斯等。拉格朗日多項

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本文編號：1009674