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J-GLOBAL ID：201702215208784594   整理番号：17A0755909

PN FINDR:火花を用いた並列化N-FINDRアルゴリズム【Powered by NICT】

PN-FINDR: A Parallelized N-FINDR Algorithm with Spark

著者 (4件)： Chen Yufeng ,  Wu Zebin ,  Wei Zhihui ,  Li Yonglong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CBD  ページ： 127-132  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： N-FINDRはハイパースペクトル画像の端成分抽出のためのよく知られた方法である。しかし,ハイパースペクトルデータにN-FINDR処理であるデータと計算集約である。一側では,ハイパースペクトルセンサの発展に伴い,ハイパースペクトルデータの大きさは急速に成長し,大量のデータ体積を効率よく処理するために挑戦的な課題である他側ではN-FINDRアルゴリズムは単純の体積を計算するために全データセットを走査する必要がある。大データセットを扱う場合にこれらはN-FINDRアルゴリズムは非常に時間を消費する。本論文では,スパークにN-FINDRアルゴリズム(PN FINDR)の分散並列最適化を提示した。分散並列計算を加速するために,放送変数を用いて,各計算ノードへの透過データを減少させることにある,中間データ貯蔵構造はシャッフルデータ伝送の時間消費を減らすように設計されている,RDDキャッシュは,高速反復計算した。大きさの異なる実際のハイパースペクトル画像上で行った実験は,大量のハイパースペクトルデータ処理の効率に顕著な改善を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 記憶構造 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  キャッシュメモリ ,  集中化 ,  並列演算 ,  放送 ,  高速度
準シソーラス用語： ハイパースペクトルセンサ ,  ハイパースペクトルデータ ,  端成分抽出 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： PN ,  火花 ,  並列化 ,  アルゴリズム