论文摘要
非负矩阵分解(NMF)用两个非负矩阵的乘积近似原始数据对应的非负矩阵,它为基于线性光谱混合模型的光谱解混提供了新途径。给出NMF在光谱解混中三个矩阵的具体含义后,用五种求解NMF的有效算法,对Jasper Ridge的高光谱遥感图像进行解混。讨论了五种算法的迭代方式以及收敛性质。实验结果表明,五种算法能成功分离出4种端元光谱以及相应的丰度谱图,其中有效集型算法表现突出。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙莉,于瑞林,吴杰芳
关键词: 非负矩阵分解,光谱解混,界约束优化,有效集
来源: 山东农业大学学报(自然科学版) 2019年05期
年度: 2019
分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 数学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 山东农业大学信息科学与工程学院,泰山学院数学与统计学院
基金: 国家自然科学基金项目(11701337,10901094,11301307),山东省自然科学基金项目(ZR2016DM03),山东省高等学校科技计划项目(J16LI16),大学生创新创业训练计划项目(201410434097)
分类号: TP751;O151.21
页码: 908-912
总页数: 5
文件大小: 1015K
下载量: 100
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