Отрывок: Меры непохожести таких векторов и способ их выбора рассматриваться в данной работе не будут. 2.2 Разработка параллельного алгоритма классификации по показателю сопряженности с подпространством Решение задач глобального картографирования требует обработки больших объемов данных. В то же время, процесс разработки продукта картографирования связан с необходимостью многократно производить к...
Название : Высокопроизводительный алгоритм классификации гиперспектральных изображений по показателю сопряженности, реализованный на кластерной вычислительной системе
Авторы/Редакторы : Дударь Л. В.
Бибиков С. А.
Ильясова Н. Ю.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Дударь, Л. В. Высокопроизводительный алгоритм классификации гиперспектральных изображений по показателю сопряженности, реализованный на кластерной вычислительной системе : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / Л. В. Дударь ; рук. работы С. А. Бибиков; рец. Н. Ю. Ильясова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и элект. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : Объектом исследования данной работы являются методы тематической обработки данных дистанционного зондирования Земли. Предмет исследования – классификация гиперспектральных изображений по показателю сопряженности с подпространством, натянутом на вектора кл
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170906130323
Ключевые слова: гиперспектральные изображения
гиперкуб данных
гиперспектральная съемка
показатели сопряженности
тематическая обработка
параллельные вычисления
классификация изображений
дистанционное зондирование Земли
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Дударь_Людмила_Вячеславовна_Высокопроизводительный_алгоритм_классификации_гиперспектральных.pdf1.49 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.