【摘 要】
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针对基于双线性混合模型（BMM）的高光谱图像梯度 解混算法的局限性,提出一种基于神经网络（NN）和差分搜索算法（DSA）的非线性 高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用N
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津商业大学信息工程学院
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针对基于双线性混合模型（BMM）的高光谱图像梯度 解混算法的局限性,提出一种基于神经网络（NN）和差分搜索算法（DSA）的非线性 高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用N N估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混 的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题。引入DSA对目标函数进 行优化,将解混过程中的待求参数 映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和全加性约束映射机制 满足解混要求。仿真数据和 实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解
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