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基于空间相关正则化稀疏表示的高光谱图像分类分布式并行优化
高光谱图像具有覆盖范围广,高维带和大量数据的特点,这在处理高光谱数据时会导致耗时的计算。 Spark是一个分布式大数据处理框架,集成了内存中计算。因此,Spark适用于复杂的迭代计算。为了有效地对海量高光谱数据进行分类,提出了原始空间相关正则化稀疏表示分类(SCSRC)的Spark版本。在分布式并行SCSRC(DP-SCSRC)中,首先,将相邻的高光谱图像索引存储在Spark的RDD的同一分区中,以保留空间相关性。其次,创建联合分布式矩阵(JDM)以减少计算节点之间的开销数据同步。对实际高光谱数
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38522795