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基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混
被引量:
2
1
作者
李锵
王旭
+2 位作者
陈雷
张立毅
刘静光
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期1357-1364,共8页
针对基于双线性混合模型(BMM)的高光谱图像梯度解混算法的局限性,提出一种基于神经网络(NN)和差分搜索算法(DSA)的非线性高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用NN估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混的目标函数...
针对基于双线性混合模型(BMM)的高光谱图像梯度解混算法的局限性,提出一种基于神经网络(NN)和差分搜索算法(DSA)的非线性高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用NN估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题。引入DSA对目标函数进行优化,将解混过程中的待求参数映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和全加性约束映射机制满足解混要求。仿真数据和实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解混算法的不足,可有效实现高光谱图像的非线性解混。当NN采用2 000个样本训练,解混真实高光谱数据得到相应的重构误差(RE)达到1.15×10-2,具有良好解混效果。
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关键词
高光谱图像
非线性解混
神经网络(NN)
差分搜索算法(DSA)
p阶多项
式模型
原文传递
题名
基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混
被引量:
2
1
作者
李锵
王旭
陈雷
张立毅
刘静光
机构
天津大学电子信息工程学院
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津商业大学信息工程学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期1357-1364,共8页
基金
国家自然科学基金(61401307)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(15JCYBJC17100)
中国博士后科学基金(2014M561184)资助项目
文摘
针对基于双线性混合模型(BMM)的高光谱图像梯度解混算法的局限性,提出一种基于神经网络(NN)和差分搜索算法(DSA)的非线性高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用NN估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题。引入DSA对目标函数进行优化,将解混过程中的待求参数映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和全加性约束映射机制满足解混要求。仿真数据和实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解混算法的不足,可有效实现高光谱图像的非线性解混。当NN采用2 000个样本训练,解混真实高光谱数据得到相应的重构误差(RE)达到1.15×10-2,具有良好解混效果。
关键词
高光谱图像
非线性解混
神经网络(NN)
差分搜索算法(DSA)
p阶多项
式模型
Keywords
hy
p
ers
p
ectral images nonlinear unmixing neutral network (NN) differenti al search algorithm (DSA)
p
-order
p
olynomial model
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混
李锵
王旭
陈雷
张立毅
刘静光
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
原文传递
已选择
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参考文献
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