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题名基于多核模糊粗糙集与蝗虫优化算法的高光谱波段选择
被引量：5
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作者
张伍
陈红梅
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第5期1425-1430,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61572406,61976182)
四川省国际科技创新合作重点项目(2019YFH0097)。
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文摘
波段选择能有效减少高光谱数据的空间冗余,为后续分类提供有效的支持。多核模糊粗糙集模型能够对包含不确定性的数值数据进行分析和近似描述,而蝗虫优化算法对优化问题求解具有较强的探索和开发能力,因而将多核模糊粗糙集模型引入高光谱的不确定性分析建模中,采用蝗虫优化算法对波段子集进行选择,提出了一种基于多核模糊粗糙集与蝗虫优化算法的高光谱波段选择算法。首先,使用多核算子来进行相似性度量,提高模型对数据分布的适应性。定义基于核模糊粗糙集的波段相关性度量,通过模糊粗糙集中不同像素点地物上的下近似分布来度量波段之间的相关性。然后,综合考虑波段依赖度、波段信息熵、波段间相关性来定义波段子集的适应度函数。最后,在常用高光谱数据集Indiana Pines农业区上,采用J48和K近邻(KNN)作为分类算法,把所提算法与波段相关性分析(BCA)、标准化互信息(NMI)算法进行分类性能比较。实验结果表明,在选取较少波段个数时,所提算法的总体平均分类精度提高了2.46和1.54个百分点。
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关键词
高光谱遥感图像
波段选择
模糊粗糙集
多核算子
蝗虫优化算法
信息熵
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Keywords
hyperspectral remote sensing image
band selection
fuzzy rough set
multi-kernel operator
grasshopper optimization algorithm
information entropy
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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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