文件名称:
利用Hopfield神经网络对高光谱图像进行无监督光谱混合分析
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文件大小: 168kb
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：光谱混合分析（SMA）已被广泛用于解决高光谱遥感图像定量分析中的混合像素问题。 最近，非负矩阵分解（NMF）已成功地用于同时执行端成员提取（EE）和丰度估计（AE）。 在本文中，我们通过迭代执行EE和AE来制定NMF的解决方案。 基于我们先前基于Hopfield神经网络（HNN）的AE算法，还针对EE构建了HNN，以解决SMA的NMF乘法更新问题。 结果，SMA以无人监督的方式进行，我们的算法能够提取虚拟端成员，而无需假设高光谱场景中存在光谱纯成分。 我们进一步扩展了这种策略，以解决SMA的约束NMF（cNMF）模型，其中施加了额外的约束以更好地建模混合像素问题。 在合成和真实高光谱图像上的实验结果证明了我们提出的基于HNN的无监督SMA算法的有效性。
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