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成都理工大学网络与教育技术中心

作品数:9 被引量:17H指数:3
相关机构:四川师范大学教育科学学院西南交通大学经济管理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理天文地球更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇天文地球
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇遥感
  • 5篇高光谱遥感
  • 3篇图形处理器
  • 3篇主成分
  • 3篇主成分分析
  • 3篇主成分分析法
  • 3篇主成分分析算...
  • 3篇并行计算
  • 3篇处理器
  • 2篇CUDA
  • 1篇端元
  • 1篇亚洲股市
  • 1篇遥感勘探
  • 1篇因果
  • 1篇因果检验
  • 1篇数据处理
  • 1篇图形处理单元
  • 1篇像元
  • 1篇像元分解
  • 1篇向量

机构

  • 7篇成都理工大学
  • 1篇西南交通大学
  • 1篇四川师范大学

作者

  • 5篇罗耀华
  • 5篇郭科
  • 4篇赵仕波
  • 1篇岳焱
  • 1篇魏宇
  • 1篇于文华
  • 1篇李涯

传媒

  • 1篇计算机光盘软...
  • 1篇预测
  • 1篇国土资源科技...
  • 1篇物探化探计算...
  • 1篇四川师范大学...
  • 1篇2012全国...

年份

  • 3篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
9 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于windows2008环境的FTP服务器配置及实现被引量:1
2011年
本文介绍了windows2008环境下实现FTP服务器的配置过程,并对用户管理和安全设置进行了实质性的探索和研究。
罗耀华冯梅李涯
关键词:服务器配置
高光谱遥感主成分分析算法并行计算研究被引量:4
2012年
针对高光谱遥感数据量大、运算时间长的问题,探讨高光谱遥感数据处理算法的并行化策略,研究并行处理技术在高光谱遥感数据处理中的应用模式,并以高光谱遥感中的主成分分析算法为例,对该算法进行并行优化,通过实验验证了该技术方法的有效性。实验数据表明,采用并行处理方式对解决海量高光谱遥感数据处理时间长的问题具有很好的效果。
罗耀华郭科赵仕波
关键词:高光谱遥感主成分分析法图形处理器
基于GPU的高光谱遥感MNF并行方法研究被引量:6
2013年
最小噪声分离变换(MNF)是高光谱遥感影像分类中特征提取和去除噪声的有效方法.MNF算法涉及大量的矩阵运算,在实际工程的海量数据处理中存在计算时间长的问题.在分析MNF算法原理的基础上,运用图形处理单元(GPU)并行框架对该算法进行优化,并通过不同大小的高光谱遥感数据进行计算和分析.结果表明,随着影像数据量的递增,采用并行计算方式的提速比呈明显上升趋势,说明GPU并行方式对于计算密集型的大数据量处理具有良好的提速效果,为解决海量高光谱遥感数据处理速度慢的问题提供了思路.
罗耀华郭科赵仕波
关键词:高光谱遥感图形处理单元并行计算
高光谱遥感主成分分析算法并行计算研究
针对高光谱遥感数据量大、运算时间长的问题,探讨高光谱遥感数据处理算法的并行化策略,研究并行处理技术在高光谱遥感数据处理中的应用模式,并以高光谱遥感中的主成分分析算法为例,对该算法进行并行优化,通过实验验证了该技术方法的有...
罗耀华郭科赵仕波
关键词:高光谱遥感主成分分析法图形处理器
文献传递网络资源链接
高光谱遥感主成分分析算法并行计算研究
针对高光谱遥感数据量大、运算时间长的问题,探讨高光谱遥感数据处理算法的并行化策略,研究并行处理技术在高光谱遥感数据处理中的应用模式,并以高光谱遥感中的主成分分析算法为例,对该算法进行并行优化,通过实验验证了该技术方法的有...
LUO Yao-hua罗耀华GUO Ke郭科ZHAO Shi-bo赵仕波
关键词:主成分分析法数据处理计算方法
次贷危机对亚洲股市尾部极值风险传导的影响研究被引量:7
2013年
本文针对股市日收益率序列的自相关、波动聚集性和杠杆效应等典型事实特征,首先运用AR(1)-GJR(1,1)模型捕获各股指收益率的标准残差序列;在此基础上,应用极值理论构建边缘分布模型,并运用时变Symmetrized Joe-Clayton Copula函数估计股市间的尾部极值动态相依系数;最后结合格兰杰因果检验的结果,对比分析了美国次贷危机爆发后,股市间极值风险传导强度以及风险传导方向的变化,从而得到次贷危机对亚洲股市尾部极值风险传导效应的影响作用。
于文华魏宇岳焱
关键词:次贷危机GJR模型格兰杰因果检验极值理论
基于线性光谱模型的混合像元分解高性能计算研究被引量:3
2013年
混合像元分解是遥感技术向定量化、精细化发展的重要技术,是关系到地物精细分类的重要操作环节,而线性光谱模型确实是目前解决混合像元问题的有效策略。针对高光谱遥感影像数据量大,混合像元分解计算耗时长的问题,提出了一种基于CUDA的高光谱遥感端元投影向量法实现方法。在分析高光谱图像端元投影向量法串行算法的基础上,建立了在CUDA架构下以像元点为基准产生相应的进程数,每个进程负责一单位像元点的计算方式。实验结果表明,将该方法应用于实际的高光谱遥感影像的混合像元中,可极大地提高传统中央处理器(CPU)的运算效率。
罗耀华郭科赵仕波
关键词:高光谱遥感混合像元分解图形处理器
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