web address of the page http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001368554
Cybernetics and Systems Analysis   А - 2019 /  Issue (2022, Т. 58, № 6)
Котуляк І., Хиленко В. В., Басараб Р. М., Ріїс М.
Застосування алгоритмів декомпозиції для прискорення оброблення великих масивів даних у геоінформаційній системі Запропоновано технологію та декомпозиційний алгоритм прискорення оброблення геоінформаційних даних (ГІД) на основі поділу вибірок динамічних і квазістатичних даних із використанням аналізу власних чисел матриць, отриманих за допомогою ітераційного обчислення за методом Хиленка. Алгоритм напрямлено на опрацювання масивів UBL великої розмірності. Наведено порівняльні результати модельних обчислень для використання відомих обчислювальних методів.
Повний текст публікації буде доступним після 01.01.2025 р. - через 158 днів
 https://doi.org/10.1007/s10559-023-00528-8
 Scopus
Бібліографічний опис:
Котуляк І., Хиленко В. В., Басараб Р. М., Ріїс М. Застосування алгоритмів декомпозиції для прискорення оброблення великих масивів даних у геоінформаційній системі. Кібернетика та системний аналіз. 2022. Т. 58, № 6. С. 106–113. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-023-00528-8 URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001368554 |
 Cybernetics and Systems Analysis / Issue (2022, 58 (6))
Kotuliak I.,
Khilenko V.V.,
Basarab R.M.,
Ries M.
Application of decomposition algorithms to speed up processing of large data sets in GIS The technology and decomposition algorithm for accelerating the processing of geoinformation data based on the distribution of samples of dynamic and quasi-static data using the analysis of eigenvalues of matrices obtained by means of iterative calculation according to the Khilenko’s method are proposed. The algorithm is aimed at processing large geoinformation data arrays. Comparative results of model calculations using known computation methods are given. © 2023, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Keywords: decomposition, geoinformation data, iterative calculation of matrix eigenvalues, Khilenko’s method, satellite image processing, Data handling, Geographic information systems, Image processing, Iterative methods, Matrix algebra, Satellite imagery, Data array, Decomposition algorithm, Geo-information, Geoinformation data, Iterative calculation, Iterative calculation of matrix eigenvalue, Khilenko’s method, Matrix eigenvalues, S-method, Satellite image processing, Eigenvalues and eigenfunctions
Download publication will be available after 01/01/2025 р., in 158 days
Cite:
Kotuliak I.,
Khilenko V.V.,
Basarab R.M.,
Ries M.
(2022). Application of decomposition algorithms to speed up processing of large data sets in GIS. Cybernetics and Systems Analysis, 58 (6), 106–113. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-023-00528-8 http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001368554 [In Ukrainian]. |
