中国建材科技
中國建材科技
중국건재과기
CHINA BUILDING MATERIALS SCIENCE & TECHNOLOGY
2014年
2期
72-76
,共5页
高光谱混合像元分解%盲信号分离%梯度下降算法%基模分析
高光譜混閤像元分解%盲信號分離%梯度下降算法%基模分析
고광보혼합상원분해%맹신호분리%제도하강산법%기모분석
hyperspectral image mixed pixels unmixing%blind signal separation%gradient descent algorithm%archetypal analysis
基模分析被广泛地运用于机器学习与数据挖掘之中，其核心思想是通过寻找数据凸体的角点，这些角点通常是数据的主要成分。同时通过分配比例系数给这些角点，这样就能重构原始数据。本文据此出发，利用基模分析进行高光谱盲信号分离，分别分离出端元矩阵与各种物质的比例系数。在梯度下降算法的框架下，我们采用了一种快速初始化策略，利用基模分析的扩展模式-核方法进行端元与比例系数的迭代。通过对真实高光谱遥感影像大量实验发现，此方法简单易行，且精度较高。
基模分析被廣汎地運用于機器學習與數據挖掘之中，其覈心思想是通過尋找數據凸體的角點，這些角點通常是數據的主要成分。同時通過分配比例繫數給這些角點，這樣就能重構原始數據。本文據此齣髮，利用基模分析進行高光譜盲信號分離，分彆分離齣耑元矩陣與各種物質的比例繫數。在梯度下降算法的框架下，我們採用瞭一種快速初始化策略，利用基模分析的擴展模式-覈方法進行耑元與比例繫數的迭代。通過對真實高光譜遙感影像大量實驗髮現，此方法簡單易行，且精度較高。
기모분석피엄범지운용우궤기학습여수거알굴지중，기핵심사상시통과심조수거철체적각점，저사각점통상시수거적주요성분。동시통과분배비례계수급저사각점，저양취능중구원시수거。본문거차출발，이용기모분석진행고광보맹신호분리，분별분리출단원구진여각충물질적비례계수。재제도하강산법적광가하，아문채용료일충쾌속초시화책략，이용기모분석적확전모식-핵방법진행단원여비례계수적질대。통과대진실고광보요감영상대량실험발현，차방법간단역행，차정도교고。
The archetypal analysis is widely used in machine learning and data mining, and its core is to find these corners of data convex, and these corners are usually the main components of datas. If we update the coefficient matrix of datas,and the archetypal analysis become the blind signal separation algorithm.In the paper,we use the archetypal analysis as blind signal separation tool,and separate the original hyperspectral image datas into endmembers and the proportion coefficients matrixes of various substances. In the framework of gradient descent algorithm,we use a fast initialization strategy-FURTHESTSUM algorithm,and use the extended model of archetypal analysis-kernel algorithm to update the two matrixes.A great numbers of experiments on real hyperspectral image show that archetypal analysis is an efficient blind signal separation,and the algorithm is have high accuracy.
