【摘 要】
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稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L0或L1范数作为稀疏度量。L0稀疏性好,但求解困难;L1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀
【机 构】
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南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室;
【基金项目】
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江西省教育厅科技项目(GJJ151135);国家自然科学基金(61461032);国家自然科学基金(61865012)
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稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L0或L1范数作为稀疏度量。L0稀疏性好,但求解困难;L1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解（AL0-MLNMF）的高光谱解混中,将观测矩阵进行多层次稀疏分解,提高非负矩阵分解高光谱解混的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱解混性能,算法精度上比其他几种算法都有较大的提升效果,RMSE降低0.001～1.676 7,SAD降低0.002～0.244 3。
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