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本文提出了基于GPU的高光谱图像贝叶斯并行技术优化算法,通过对高光谱图像分类流程计算复杂度的分析,基于GPU的硬件特性和CUDA编程模型将待分类图像像元映射到计算线程,GPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并从数据传输和核函数设计两方面进行了优化设计。实验结果表明,该并行分类算法在保证分类精度的同时能大大提高算法的计算效率,获得25倍~54倍的计算加速比。