抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】