GANHO DE DESEMPENHO DO FEMA UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO PARALELA E ÁRVORES DE PARTICIONAMENTO ESPACIAL - Adriano Miranda , Carlos; Carro, Silvio; Pereira, Danillo Roberto (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2019)
O presente estudo apresenta a  utilização de estruturas de dados e GPU como uma melhoria de desempenho do algoritmo de classificação FEMa. Primeiramente, à partir de um datasets  é criada uma árvore de partição binária do tipo Kd-Tree e após sua construção, aplicado o algoritmo de busca dos K vizinhos mais próximos (K-NN) na Kd-Tree para cada amostra de teste apresentada na fase de classificação. Após ter o resultado da busca das amostras mais próximas, é feita a etapa de classificação do FEMa aplicando uma base dos Métodos dos Elementos Finitos (FEM), para trazer o resultado. Outra abordagem é utilizar códigos CUDA no algoritmo do FEMa, para que o mesmo seja paralelizado e executado em GPU’s, para obter um ganho de desempenho no tempo de execução.