免费论文：并行计划在高光谱图像分门别类算法中的运用接洽

暂时，高光谱图像分门别类本领接洽重要会合在分门别类特性索取及分门别类器结构上面。普遍情景下，本能出色的特性索取或分门别类器演练算法均须要奢侈洪量的计划功夫，接洽高光谱图像分门别类的并行算法可大大普及图像消息处置功效。正文中心对准二类典范的高光谱图像分门别类并行算法及并行处置软硬件打开接洽与试验处事： 在鉴于投影寻踪的特殊检验和测定并行算法中，运用负熵动作索取数据会合非高斯构造的投影目标，对准该目标下最优特殊投影目标的各别求解本领辨别实行并行处置。开始对准遗传算法求解本领安排了一种自安排迁徙率网状连通的并行遗传算法；其次对准一定目标集探求求解本领，经过领会目标计划，提出候选目标投影目标的并行计划本领。经过加快索取特殊数据构造，实行天然后台下特殊目的的赶快检验和测定。 在鉴于BP神经搜集的图像分门别类并行算法中，开始沿用保局投影算法维持数据集在原始空间中可分特性的同声灵验贬低数据维数。对准搜集分门别类器演练进程耗费时间过长的题目，辨别经过分别特性演练样品集和分别搜集隐含层神经元两个道路实行散布式体例下的并行演练，普及了分门别类器演练速率，经过比拟两种本领的并行加快本能得出了两种并行演练本领所实用的高光谱图像分门别类场所。 在鉴于样品核映照的图像分门别类并行算法中，对准核FDA分门别类算法的分门别类器参数求解进程中生存的大范围矩阵计划耗费时间过长的题目，辨别对个中的大范围核矩阵计划、大范围矩阵乘与求逆等要害步骤实行并行求解。分门别类阶段则经过分别图像数据实行待分门别类像元的核映照及分门别类进程的并行处置，普及了数据分门别类处置速率。 结果，开拓实行了一个高光谱图像并行处置软硬件体例HSIPPS，发端实行了软硬件原形体例的实行及上述功效的集成。体例沿用模块化安排，容易扩充与晋级。

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