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摘要:
非负矩阵分解(NMF)由于其非负性和分块表征能力,使得该算法大量的应用于机器学习和信号处理等相关领域.经典NMF与线性混合的高光谱模型比较一致,因此在高光谱解混中被广泛应用.因为传统的NMF模型对初值非常敏感,难以保证算法的收敛性.所以,通常对其加入各种稀疏性约束.本文就NMF的L0约束提出了一种联合稀疏特性的近似NMF算法,它分别约束基础矩阵和系数矩阵,并将其与不受约束的NMF技术结合,诸如乘法更新规则或交替的非负最小二乘方案.最后采用真实仿真数据验证了该算法在光谱解混中相对其他算法所具有的优越性和有效性.
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文献信息
篇名 基于L0稀疏约束的近似NMF高光谱解混
来源期刊 南昌工程学院学报 学科
关键词 稀疏 解混 非负矩阵分解 非负最小二乘
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 信息与电子工程
研究方向 页码范围 57-65
页数 9页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-4869.2021.01.011
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