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基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法

摘要

本发明公开了一种基于云计算的大规模高光谱数据张量环分解随机抽样方法,包括以下步骤:读取大规模高光谱张量数据,对其进行格式转换和划分;根据头文件计算抽样数据的数量J,高斯分布初始化n个初始核心张量coreInitialize,将J和coreInitialize广播至每一个计算节点;在计算节点中直方图抽样J次生成张量数据坐标idx1,根据idx1对高光谱张量数据进行抽样;根据idx1对核心张量G抽样生成抽样张量,根据计算节点确定未抽样核心张量Z,最小二乘法计算更新核心张量G;判断到迭代终止条件,迭代结束后,将计算结果核心张量G存储在云计算平台中。本发明能够对大规模高光谱张量数据进行快速、准确的张量环分解。

著录项

  • 公开/公告号CN114201453A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202111502070.3

  • 发明设计人 吴泽彬;宁伟凯;张毅;孙晋;徐洋;

    申请日2021-12-09

  • 分类号G06F16/13(20190101);G06F16/16(20190101);G06F16/172(20190101);G06F16/182(20190101);G06V10/40(20220101);G06V10/94(20220101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人陈鹏

  • 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 14:34:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-18

    公开

    发明专利申请公布

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