資料介紹
波段選擇是降低高光譜數(shù)據(jù)量,克服地物分類中Hughes現(xiàn)象的有效手段。子集生成方式和評價準(zhǔn)則是選擇算法的兩要素。提出一種混合隨機搜索與啟發(fā)式搜索的子集生成方法。該方法在隨機搜索中嵌入啟發(fā)式搜索,對由離散粒子群優(yōu)化算法每次迭代更新的種群利用序貫搜索進行局部微調(diào),提高了隨機搜索的精度。此外,這種嵌入微調(diào)也保證了優(yōu)化算法解的有效性。高光譜波段選擇與分類實驗比較了該方法與混合遺傳算法、標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和順序前向浮動搜索的性能,表明算法能選擇出評價準(zhǔn)則意義下更好的子集。
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