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高光谱端元提取的变异算子加速量子行为粒子群优化算法
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上传时间: 2021-02-25
详细说明:最终成员提取算法为不同的材料选择了纯签名谱的集合,在高光谱分解中起着重要的作用。 本文将端元提取算法描述为一个组合优化问题,并提出了一种新的突变算子加速量子行为粒子群算法(MOAQPSO)。 所提出的方法采用量子行为粒子群优化(QPSO)来查找具有良好性能的最终成员。 据我们所知,这是QPSO首次被引入高光谱端成员提取中。 为了遵循粒子运动的规律,提出了高维粒子定义。 另外,为了避免陷入局部最优,使用突变操作来增加种群多样性。 拟议的MOAQPSO算法已在合成和实际高光谱数据集上进行了评估。 实验结果表明,与包括顶点分量分析(VCA),N-FINDR和离散粒子群优化(D-PSO)的其他最新算法
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