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拉格朗日多项式逻辑回归分类算法并行计算优化 被引量:4
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作者 谭雪敏 吴远峰 +1 位作者 袁正午 李军 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第1期96-101,共6页
针对拉格朗日多项式逻辑回归算法中逻辑回归参数计算复杂高、耗时长,直接制约其在大数据量遥感图像上应用的问题,提出了基于图形处理器GPU对算法进行数据级并行计算处理。算法首先利用已知的训练样本进行多元回归参数估算,然后利用得到... 针对拉格朗日多项式逻辑回归算法中逻辑回归参数计算复杂高、耗时长,直接制约其在大数据量遥感图像上应用的问题,提出了基于图形处理器GPU对算法进行数据级并行计算处理。算法首先利用已知的训练样本进行多元回归参数估算,然后利用得到的回归参数和光谱数据进行分类,能够获得较高的分类精度,其中算法步骤中的矩阵乘法、矩阵求逆、矩阵特征值计算采用CULA库函数并行实现。利用真实场景的高光谱图像对文中提出的并行计算优化方案实验验证,结果表明,该方法能够实现对多元回归参数计算加速200倍左右,对整个拉格朗日多项式逻辑回归分类算法计算加速60倍左右。 展开更多
关键词 拉格朗日多项式逻辑回归 遥感图像分类 gpu cula 并行计算
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