[发明专利]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在审
| 申请号： | 202111502070.3 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114201453A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 吴泽彬;宁伟凯;张毅;孙晋;徐洋 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/13 | 分类号： | G06F16/13;G06F16/16;G06F16/172;G06F16/182;G06V10/40;G06V10/94 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 计算 大规模 光谱 数据 张量 分解 随机 抽样 方法 | ||
【主权项】：
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