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基于樽海鞘群体优化非负矩阵分解的高光谱图像解混算法
被引量：
9
1
作者
刘森
贾志成
+1 位作者
陈雷
郭艳菊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期315-323,共9页
针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法...
针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法取代乘法迭代策略,以增强算法全局搜索能力,在约束空间内随机搜索满足目标函数的全局最优解,可有效地完成非线性高光谱图像解混.仿真数据与真实遥感数据实验结果表明,本文算法在处理高光谱图像时,能够有效地避免RNMF算法易陷入局部最优解的局限性,具有更好的解混性能.
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关键词
高光谱图像
非线性解混
鲁棒线性混合模型
群智能优化
樽海鞘群体算法
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职称材料
新型群体智能优化算法综述
被引量：
67
2
作者
高岳林
杨钦文
+2 位作者
王晓峰
李嘉航
宋彦杰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期21-30,共10页
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向...
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。
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关键词
群体
智能优化
算法
蝙蝠
算法
果蝇优化
算法
鲸鱼优化
算法
樽海鞘群体算法
哈里斯鹰优化
算法
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职称材料
题名
基于樽海鞘群体优化非负矩阵分解的高光谱图像解混算法
被引量：
9
1
作者
刘森
贾志成
陈雷
郭艳菊
机构
河北工业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
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期315-323,共9页
基金
国家自然科学基金(61401307)
中国博士后科学基金(2014M561184)
+2 种基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC17100)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018045)
天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC57500)
文摘
针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法取代乘法迭代策略,以增强算法全局搜索能力,在约束空间内随机搜索满足目标函数的全局最优解,可有效地完成非线性高光谱图像解混.仿真数据与真实遥感数据实验结果表明,本文算法在处理高光谱图像时,能够有效地避免RNMF算法易陷入局部最优解的局限性,具有更好的解混性能.
关键词
高光谱图像
非线性解混
鲁棒线性混合模型
群智能优化
樽海鞘群体算法
Keywords
hyperspectral image
nonlinear unmixing
robust linear mixing model
swarm intelligence optimization
salp swarm algorithm
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
新型群体智能优化算法综述
被引量：
67
2
作者
高岳林
杨钦文
王晓峰
李嘉航
宋彦杰
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室
北方民族大学数学与信息科学学院
国防科技大学系统工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期21-30,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61561001)
宁夏高等教育一流学科建设基金(NXYLXK2017B09)
北方民族大学重大专项(ZDZX201901)。
文摘
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。
关键词
群体
智能优化
算法
蝙蝠
算法
果蝇优化
算法
鲸鱼优化
算法
樽海鞘群体算法
哈里斯鹰优化
算法
Keywords
swarm intelligence optimization algorithm
bat algorithm
fruit fly optimization algorithm
whale optimization algorithm
salp swarm algorithm
harris hawks optimization algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于樽海鞘群体优化非负矩阵分解的高光谱图像解混算法
刘森
贾志成
陈雷
郭艳菊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
新型群体智能优化算法综述
高岳林
杨钦文
王晓峰
李嘉航
宋彦杰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022
67
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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