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电子信息类专业课程思政元素的挖掘与转化
1
作者
张绍泉
李可星
周新怡
《南昌工程学院学报》
2025年第2期114-118,共5页
课程思政是全面落实立德树人根本任务的重要路径。挖掘专业课程中蕴含的思政教育资源,将专业知识传授与思政教育有机结合是新时代新形势下开展高校“三全育人”工作的有力抓手。本文探讨了“三维协同”的电子信息类专业课程思政元素的...
课程思政是全面落实立德树人根本任务的重要路径。挖掘专业课程中蕴含的思政教育资源,将专业知识传授与思政教育有机结合是新时代新形势下开展高校“三全育人”工作的有力抓手。本文探讨了“三维协同”的电子信息类专业课程思政元素的挖掘与转化。一是目标协同,统一专业知识教学目标和思政目标,深入挖掘专业知识体系中的思政元素。二是要素协同,统筹理论和实践环节中的思政元素,实现思政育人价值。三是机制协同,探索思政元素育人效果的检验和评估机制,促进课程思政教育持续改进。
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关键词
思政教育
电子信息类专业
思政元素挖掘
教学案例
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职称材料
大学生学业表现影响因素分析及精准干预研究
2
作者
李璠
张绍泉
+1 位作者
张荣
邓承志
《南昌工程学院学报》
2025年第2期91-97,共7页
学业表现作为衡量学生知识掌握程度和能力发展水平的核心指标,对评价高校教育制度的有效性至关重要。然而当前高校在评估学业表现时,往往以结果为导向,忽视了学生在学习过程中的投入、学习能力以及情绪管理等非认知技能的重要性。为了...
学业表现作为衡量学生知识掌握程度和能力发展水平的核心指标,对评价高校教育制度的有效性至关重要。然而当前高校在评估学业表现时,往往以结果为导向,忽视了学生在学习过程中的投入、学习能力以及情绪管理等非认知技能的重要性。为了全面深入地探究影响大学生学业表现的关键因素,本研究从个人特征、学习投入以及社会与人口统计特征三个维度出发,设计了大学生学业表现影响因素;通过问卷调查和数据统计分析确定具体影响因素及其权重,提出了一套合理、有效的大学生学业表现影响因素体系,并针对性地提出了精准干预大学生学业表现的有效措施。本研究不仅有助于高校更加全面、科学地评估学生的学业表现,还可为高校教学质量持续提升提供重要参考。
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关键词
学业表现
统计分析
影响因素体系
因子分析
权重分析
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职称材料
L_1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较
被引量：
9
3
作者
邓承志
张绍泉
+3 位作者
汪胜前
田伟
朱华生
胡赛凤
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期1092-1097,共6页
基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模...
基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验,比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果。实验结果表明:三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE),其中全约束模型最好,非负约束模型次之,无约束模型最差;全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下,仍然获得较高的SRE。
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关键词
高光谱
混合像元分解
稀疏性
增广拉格朗日
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职称材料
光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混
被引量：
4
4
作者
张绍泉
黄志浩
+4 位作者
邓承志
李璠
徐晨光
吴朝明
汪胜前
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2453-2461,共9页
针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权...
针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.
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关键词
高光谱图像
稀疏解混
光谱加权协同稀疏
TV正则项
空间信息
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职称材料
变形L_(1)正则化的高光谱图像稀疏解混
被引量：
3
5
作者
李璠
吴朝明
+2 位作者
张绍泉
胡蕾
邓承志
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期515-522,共8页
如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无...
如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L_(1)正则化函数,然后提出变形L_(1)正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L_(1)正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。
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关键词
高光谱图像
稀疏解混
变形L_(1)正则化
凸函数差分算法
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职称材料
光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱图像解混
被引量：
3
6
作者
邓承志
张国荣
+4 位作者
张绍泉
徐晨光
李璠
田伟
汪胜前
《南昌工程学院学报》
CAS
2019年第6期102-109,共8页
非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启...
非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启发,基于稀疏约束的非负矩阵分解高光谱解混算法得到迅猛发展。然而目前该类方法存在对丰度系数稀疏性先验表征不充分导致算法稳定性差的问题。针对该问题,提出了一种基于光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱解混方法,该方法在非负矩阵分解解混模型中引入光谱加权因子刻画丰度系数的稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性。通过采用乘性迭代规则法求解该模型。模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的方法与现有同类算法相比在端元提取精度和丰度估计精度上都更为准确。
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关键词
高光谱遥感
盲源解混
非负矩阵分解
光谱加权
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职称材料
空谱联合的高光谱遥感图像稀疏解混综述与展望
被引量：
4
7
作者
张绍泉
李军
+1 位作者
邓承志
汪胜前
《南昌工程学院学报》
CAS
2018年第6期99-105,共7页
受传感器空间分辨率低的限制以及复杂地物的影响,高光谱遥感图像中存在大量的混合像元。混合像元问题阻碍遥感技术向定量化发展,限制了高光谱遥感图像的应用范围。解决混合像元问题,是高光谱遥感图像信息处理领域的前沿科学问题。鉴于...
受传感器空间分辨率低的限制以及复杂地物的影响,高光谱遥感图像中存在大量的混合像元。混合像元问题阻碍遥感技术向定量化发展,限制了高光谱遥感图像的应用范围。解决混合像元问题,是高光谱遥感图像信息处理领域的前沿科学问题。鉴于稀疏表示理论在混合像元分解方面的优势,近年来受到了广泛的关注和研究,取得了一系列成果。基于此,对现有的稀疏解混技术进行综述,系统地分析了各种经典的稀疏解混算法和空谱联合的稀疏解混算法的原理及优缺点,并对各解混算法进行了分析和评价,最后对该研究领域发展提出建议和展望。
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关键词
高光谱遥感
稀疏混合像元分解
空间信息
空间加权
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职称材料
一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法
被引量：
3
8
作者
余庆
李冰
+1 位作者
孙辉
张绍泉
《南昌工程学院学报》
CAS
2015年第1期18-24,共7页
针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数...
针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.
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关键词
粒子群优化算法
人工蜂群算法
反向学习
自适应策略
融合算法
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职称材料
高光谱遥感图像光谱加权稀疏解混算法分析和比较
被引量：
1
9
作者
徐晨光
张绍泉
+1 位作者
李璠
吴朝明
《南昌工程学院学报》
CAS
2020年第6期87-93,共7页
由于受到高光谱传感器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,遥感影像中的一个像元所包含的端元信息并不单一,普遍存在着混合像元的情况。如何把混合像元分解出来,对高光谱影像进行解混,直接影响着后续地物目标的识别与分类。高光谱稀疏...
由于受到高光谱传感器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,遥感影像中的一个像元所包含的端元信息并不单一,普遍存在着混合像元的情况。如何把混合像元分解出来,对高光谱影像进行解混,直接影响着后续地物目标的识别与分类。高光谱稀疏解混算法是在庞大的光谱库中进行光谱端元的筛选并对其丰度进行估计的高光谱解混技术。近年来高光谱稀疏解混方法受到广泛的关注,并且取得了一定的成果。本文主要介绍了几种经典的稀疏解混算法和光谱加权的稀疏解混算法的原理和优缺点,并把几种算法进行了详细的分析和比较。通过模拟和真实数据实验验证了几种算法的解混效果。
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关键词
高光谱图像
混合像元
稀疏解混
光谱加权
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职称材料
题名
电子信息类专业课程思政元素的挖掘与转化
1
作者
张绍泉
李可星
周新怡
机构
南昌工程学院信息工程学院
出处
《南昌工程学院学报》
2025年第2期114-118,共5页
基金
江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-21-18-14)。
文摘
课程思政是全面落实立德树人根本任务的重要路径。挖掘专业课程中蕴含的思政教育资源,将专业知识传授与思政教育有机结合是新时代新形势下开展高校“三全育人”工作的有力抓手。本文探讨了“三维协同”的电子信息类专业课程思政元素的挖掘与转化。一是目标协同,统一专业知识教学目标和思政目标,深入挖掘专业知识体系中的思政元素。二是要素协同,统筹理论和实践环节中的思政元素,实现思政育人价值。三是机制协同,探索思政元素育人效果的检验和评估机制,促进课程思政教育持续改进。
关键词
思政教育
电子信息类专业
思政元素挖掘
教学案例
Keywords
ideological and political education
electronic information specialty
mining ideological and political elements
teaching cases
分类号
G641 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
大学生学业表现影响因素分析及精准干预研究
2
作者
李璠
张绍泉
张荣
邓承志
机构
南昌工程学院信息工程学院
出处
《南昌工程学院学报》
2025年第2期91-97,共7页
基金
江西省教育科学“十四五”规划课题(22YB243)
江西省高等学校教学改革研究课题(JXJG-22-18-17)
南昌工程学院教学改革研究课题(2021JG004)。
文摘
学业表现作为衡量学生知识掌握程度和能力发展水平的核心指标,对评价高校教育制度的有效性至关重要。然而当前高校在评估学业表现时,往往以结果为导向,忽视了学生在学习过程中的投入、学习能力以及情绪管理等非认知技能的重要性。为了全面深入地探究影响大学生学业表现的关键因素,本研究从个人特征、学习投入以及社会与人口统计特征三个维度出发,设计了大学生学业表现影响因素;通过问卷调查和数据统计分析确定具体影响因素及其权重,提出了一套合理、有效的大学生学业表现影响因素体系,并针对性地提出了精准干预大学生学业表现的有效措施。本研究不仅有助于高校更加全面、科学地评估学生的学业表现,还可为高校教学质量持续提升提供重要参考。
关键词
学业表现
统计分析
影响因素体系
因子分析
权重分析
Keywords
academic performance
statistical analysis
system of influencing factors
factors analysis
weight analysis
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
L_1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较
被引量：
9
3
作者
邓承志
张绍泉
汪胜前
田伟
朱华生
胡赛凤
机构
南昌工程学院信息工程学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期1092-1097,共6页
基金
国家自然科学基金(61162022
61362036)
+2 种基金
江西省自然科学基金(20132BAB201021)
江西省科技落地计划(KJLD12098)
江西省教育厅科技项目(GJJ12632)
文摘
基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点。主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法。首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验,比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果。实验结果表明:三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE),其中全约束模型最好,非负约束模型次之,无约束模型最差;全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下,仍然获得较高的SRE。
关键词
高光谱
混合像元分解
稀疏性
增广拉格朗日
Keywords
hyperspectral
unmixing
sparsity
augmented Lagrangian
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混
被引量：
4
4
作者
张绍泉
黄志浩
邓承志
李璠
徐晨光
吴朝明
汪胜前
机构
南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2453-2461,共9页
基金
江西省教育厅科技项目(No.GJJ180962,No.GJJ190956)
国家自然科学基金(No.61901208,No.61865012)
+1 种基金
江西省自然科学基金(No.20192BAB217003,No.20181ACG70022)
南昌工程学院2019年度研究生创新计划项目(No.YJSCX20190014)。
文摘
针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.
关键词
高光谱图像
稀疏解混
光谱加权协同稀疏
TV正则项
空间信息
Keywords
hyperspectral imaging
sparse unmixing
spectral weighted collaborative sparse regression
total variation(TV)
spatial information
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
变形L_(1)正则化的高光谱图像稀疏解混
被引量：
3
5
作者
李璠
吴朝明
张绍泉
胡蕾
邓承志
机构
南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期515-522,共8页
基金
江西省教育厅科技项目(No.GJJ190956,No.GJJ180962,No.GJJ170992)
国家自然科学基金资助项目(No.61865012,No.61662033)
+1 种基金
江西省自然科学基金项目(No.20192BAB217003)
江西省重点研发计划项目(No.20202BBGL73081,No.20181ACG70022)资助。
文摘
如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L_(1)正则化函数,然后提出变形L_(1)正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L_(1)正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。
关键词
高光谱图像
稀疏解混
变形L_(1)正则化
凸函数差分算法
Keywords
hyperspectral image
sparse unmixing
transformed L_(1)regularization function
difference of convex algorithm
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱图像解混
被引量：
3
6
作者
邓承志
张国荣
张绍泉
徐晨光
李璠
田伟
汪胜前
机构
南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
南昌工程学院鄱阳湖流域水工程安全与资源高效利用国家地方联合工程实验室
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2019年第6期102-109,共8页
基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180962)
国家自然科学基金资助项目(61901208,61865012)
江西省自然科学基金项目(20192BAB217003,20181ACG70022)
文摘
非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启发,基于稀疏约束的非负矩阵分解高光谱解混算法得到迅猛发展。然而目前该类方法存在对丰度系数稀疏性先验表征不充分导致算法稳定性差的问题。针对该问题,提出了一种基于光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱解混方法,该方法在非负矩阵分解解混模型中引入光谱加权因子刻画丰度系数的稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性。通过采用乘性迭代规则法求解该模型。模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的方法与现有同类算法相比在端元提取精度和丰度估计精度上都更为准确。
关键词
高光谱遥感
盲源解混
非负矩阵分解
光谱加权
Keywords
hyperspectral remote sensing
blind unmixing
nonnegative matrix factorization
spectral weighted
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
空谱联合的高光谱遥感图像稀疏解混综述与展望
被引量：
4
7
作者
张绍泉
李军
邓承志
汪胜前
机构
南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
中山大学
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2018年第6期99-105,共7页
基金
江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室开放基金项目(2016WICSIP010)
国家自然科学基金资助项目(61865012,61771496)
江西省自然科学基金资助项目(20161BAB202040)
文摘
受传感器空间分辨率低的限制以及复杂地物的影响,高光谱遥感图像中存在大量的混合像元。混合像元问题阻碍遥感技术向定量化发展,限制了高光谱遥感图像的应用范围。解决混合像元问题,是高光谱遥感图像信息处理领域的前沿科学问题。鉴于稀疏表示理论在混合像元分解方面的优势,近年来受到了广泛的关注和研究,取得了一系列成果。基于此,对现有的稀疏解混技术进行综述,系统地分析了各种经典的稀疏解混算法和空谱联合的稀疏解混算法的原理及优缺点,并对各解混算法进行了分析和评价,最后对该研究领域发展提出建议和展望。
关键词
高光谱遥感
稀疏混合像元分解
空间信息
空间加权
Keywords
hyperspectral remote sensing
sparse unmixing
spatial information
spatial weighted
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法
被引量：
3
8
作者
余庆
李冰
孙辉
张绍泉
机构
南昌工程学院信息工程学院/江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2015年第1期18-24,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261039)
江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD13096)
+1 种基金
南昌工程学院研究生创新培养基金资助项目(2014ycx JJ-B2-002)
江西省高等学校大学生创新创业教育计划项目(201211319009)
文摘
针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.
关键词
粒子群优化算法
人工蜂群算法
反向学习
自适应策略
融合算法
Keywords
Particle Swarm Optimization
Artificial Bee Colony Algorithm
opposition-based learning
adaptive strategy
hybrid algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
高光谱遥感图像光谱加权稀疏解混算法分析和比较
被引量：
1
9
作者
徐晨光
张绍泉
李璠
吴朝明
机构
南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室
出处
《南昌工程学院学报》
CAS
2020年第6期87-93,共7页
基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180963)
江西省科技厅重点研发项目(20202BBGL73081)。
文摘
由于受到高光谱传感器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,遥感影像中的一个像元所包含的端元信息并不单一,普遍存在着混合像元的情况。如何把混合像元分解出来,对高光谱影像进行解混,直接影响着后续地物目标的识别与分类。高光谱稀疏解混算法是在庞大的光谱库中进行光谱端元的筛选并对其丰度进行估计的高光谱解混技术。近年来高光谱稀疏解混方法受到广泛的关注,并且取得了一定的成果。本文主要介绍了几种经典的稀疏解混算法和光谱加权的稀疏解混算法的原理和优缺点,并把几种算法进行了详细的分析和比较。通过模拟和真实数据实验验证了几种算法的解混效果。
关键词
高光谱图像
混合像元
稀疏解混
光谱加权
Keywords
hyperspectral image
mixed pixels
sparse unmixing
spectrally-weighted unmixing
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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