一种基于离散变量的改进型高光谱端元提取方法

本发明公开了一种基于离散变量的改进型高光谱端元提取方法，首先以解混后的光谱数据与原始光谱数据之间的均方根误差最小为目标函数，结合约束条件建立端元提取优化模型；基于人工蜂群算法计算食物源信息，选取NP个食物源信息作为初始解输入遗传算法中；最后基于遗传算法得到端元提取优化模型的最优解。本发明将基于离散人工蜂群算法与遗传算法运用于高光谱端元提取中，实现高光谱图像中端元提取精度的优化，解决了传统端元提取方法精度低以及线性约束模型容易失效的问题。...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 28.05.2019
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
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Summary:本发明公开了一种基于离散变量的改进型高光谱端元提取方法，首先以解混后的光谱数据与原始光谱数据之间的均方根误差最小为目标函数，结合约束条件建立端元提取优化模型；基于人工蜂群算法计算食物源信息，选取NP个食物源信息作为初始解输入遗传算法中；最后基于遗传算法得到端元提取优化模型的最优解。本发明将基于离散人工蜂群算法与遗传算法运用于高光谱端元提取中，实现高光谱图像中端元提取精度的优化，解决了传统端元提取方法精度低以及线性约束模型容易失效的问题。
Bibliography:Application Number: CN20191117083