Accelerating Relevance-Vector-Machine-Based Classification of Hyperspectral Image with Parallel Computing
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-05-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Benefiting from the kernel skill and the sparse property, the relevance vector machine (RVM) could acquire a sparse solution, with an equivalent generalization ability compared with the support vector machine.
The sparse property requires much less time in the prediction, making RVM potential in classifying the large-scale hyperspectral image.
However, RVM is not widespread influenced by its slow training procedure.
To solve the problem, the classification of the hyperspectral image using RVM is accelerated by the parallel computing technique in this paper.
The parallelization is revealed from the aspects of the multiclass strategy, the ensemble of multiple weak classifiers, and the matrix operations.
The parallel RVMs are implemented using the C language plus the parallel functions of the linear algebra packages and the message passing interface library.
The proposed methods are evaluated by the AVIRIS Indian Pines data set on the Beowulf cluster and the multicore platforms.
It shows that the parallel RVMs accelerate the training procedure obviously.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dong, Chao& Tian, Lianfang. 2012. Accelerating Relevance-Vector-Machine-Based Classification of Hyperspectral Image with Parallel Computing. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001444
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dong, Chao& Tian, Lianfang. Accelerating Relevance-Vector-Machine-Based Classification of Hyperspectral Image with Parallel Computing. Mathematical Problems in Engineering No. 2012 (2012), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001444
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dong, Chao& Tian, Lianfang. Accelerating Relevance-Vector-Machine-Based Classification of Hyperspectral Image with Parallel Computing. Mathematical Problems in Engineering. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001444
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1001444
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر