拉格朗日多项式逻辑回归分类算法并行计算优化

发布时间：2017-10-11 01:16

  本文关键词：拉格朗日多项式逻辑回归分类算法并行计算优化

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【摘要】：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。
【作者单位】： 重庆邮电大学计算机科学与技术学院3S技术集成与应用研究所;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;中山大学;
【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
【基金】：国家自然科学基金(41301384)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言分类是遥感图像处理与信息提取中非常重要的环节[1]。分类算法可以利用遥感图像的空间信息,也可以利用光谱信息,还可以同时考虑空间-光谱信息进行分类。对高光谱遥感图像而言,光谱信息是重要的分类依据[2]。传统的分类算法有欧式距离、马氏距离、贝叶斯等。拉格朗日多项

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本文编号：1009674