基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法

• 作者: 戴华平 王旭 王玉涛 胡红亮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 非负矩阵分解 粒子群优化算法 高光谱 线性光谱模型 全局最小值 稀疏性
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 204-207,212
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.044

摘要

传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷.为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法.采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索.通过PSO搜索端元光谱矩阵,利用nsNMF算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵,以缩小搜索空间,降低计算复杂度,避免陷入局部最优.在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统nsNMF算法相比,该算法能获得更好的全局最优解,端元光谱和丰度值更接近真实值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴华平	浙江大学工业控制研究所	35	204	7.0	12.0
2	王玉涛	浙江大学工业控制研究所	3	10	2.0	3.0
3	胡红亮	浙江大学工业控制研究所	2	7	2.0	2.0
4	王旭	浙江大学工业控制研究所	32	130	6.0	9.0