稀疏表达模型在高光谱遥感影像目标探测中的应用

为了更好地利用高光谱影像的空间和光谱信息,提出了一种基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测方法.首先通过对影像训练样本进行训练提取过完备字典,利用稀疏表达模型对遥感影像稀疏表达既达到降维的目的,又可以表示出遥感影像的主要信息;然后利用传统的目标探测器结合目标已知光谱信息对高光谱遥感影像进行目标探测,即基于稀疏表达模型的高光谱遥感影像目标探测(SRM-TD).3种影像数据的实验结果表明:在确定的迭代次数下,通过设置稀疏度L可以得到最优的探测结果.提出的探测方法在参数设置、选择和运行结果上优于传统的高光谱遥感影像目标探测方法.     

基于投影寻踪的寿险公司绩效动态综合评价

针对寿险公司绩效评价指标多、维数高、指标权重的确定不够客观等行业特点,将解决高维问题的投影寻踪方法运用于寿险公司绩效综合评价中,建立了基于加速遗传算法的投影寻踪寿险公司绩效综合评价模型。通过对24家寿险公司2007—2010年的绩效状况进行评价,验证了该方法的可行性和时序动态评价的必要性。为寿险公司绩效评价提供了一个新的技术手段和研究视角,也为评判保险公司绩效提供了一种有效的方法。     

声呐目标信号特征量的投影寻踪压缩与目标分类

声呐目标信号特征量的投影寻踪压缩与目标分类＊田铮①肖华勇②声呐目标信号所提取的特征量通常为高维特征量，并且各分量之间不独立。因此，高维特征量的压缩与提取是声呐目标信号分类首先要解决的关键问题。本文基于投影寻踪（ＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎＰｕｒｓｕｉｔ简称Ｐ...     

基于投影寻踪的洪水分类和识别方法研究

洪水分类在洪水预报、水库调度过程以及流域洪水的管理中有着重要的作用.首先通过投影寻踪方法建立长江下游南京站历史洪水分类模型,通过遗传算法来求解,然后利用投影寻踪识别对现有洪水进行类型归属识别.实例计算证明,这种分类方法在洪水分类中有重要作用.通过分类识别,在进一步的实时洪水预报中提高了预报的确定性和准确度,减少盲目性,对防洪减灾具有重要的意义.     

基于投影寻踪子波学习网络的图像无监督恢复

针对现有模糊图像的复原方法，提出了一类新型人工神经网络——投影寻踪子波学习网络，并将其用来处理图像的去模糊问题。这类新型网络具有投影寻踪学习网络优点，在先验条件知道甚少的情况下，不用求点扩展函数，直接通过网络的学习，提取参数，以达到自适应剔除图像的模糊信息，恢复原图像；且具有小波函数的时域局部性，可以对多种噪声源的模糊图像进行恢复。模拟结果表明，该方法对于图像无监督恢复明显优于现有图像恢复方法。     

高光谱遥感数据白适应小波滤噪

文章深入分析了高光谱遥感数据中噪声的特点，提出了一种基于平稳小波变换的改进小波滤噪算法。通过对标准图像和PHI高光谱遥感数据实验，证明此方法具有比软阈值方法更好的抑制噪声和保持信号细节的能力，并能良好地拟合高光谱数据中噪声随波长的复杂变化，改善数据处理的效果。     

基于萤火虫算法的投影寻踪地下水水质评价方法

针对水质评价中指标多样性的特点,提出了基于萤火虫算法的投影寻踪(PP)地下水水质评价方法,用于解决水质评价中的模糊性和指标的不相容性等问题.该方法根据地下水环境等级划分标准,构建了能够反映地下水水质状况的投影指标函数,引入萤火虫算法(FA)优化投影指标函数,寻求投影指标函数的最佳投影方向,求得最佳投影方向值,实现了地下水水质评价.以北京市朝阳区地下水为研究对象,运用该方法进行水质综合评价,并与综合评分法(F值法)、单因子评价法和基于实码加速遗传算法的投影寻踪模型(RAGA-PP)得到的结果进行对比.实例应用表明,该方法合理可行,可用于地下水水质评价.     

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价.结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均方根误差(RMSE)是0.2886.     

高光谱影像的谐波分析融合算法研究

提出了一种适用于高光谱影像的谐波分析融合(HAF)新算法,依据谐波的最佳分析次数提取高光谱影像的谐波余项、振幅和相位等能量谱特征成分,根据谐波余项对光谱曲线波形无贡献的特性,应用高空间分辨率的波段替换该谐波余项,再通过谐波分析逆变换,实现高光谱影像所有波段的融合处理,获取具有较高空间分辨率和光谱信息保持性的高光谱融合影像.在以EO-1卫星的Hyperion高光谱影像与其ALI高空间分辨率影像为例实现HAF算法的基础上,选择HJ-1A卫星等多种遥感数据进行了验证,结果表明该方法具有较强的普适性.     

参数投影寻踪回归及其在年径流预测中的应用

首次采用遗传算法优化投影方法,用正交Ｈｅｒｍｉｔｅ多项式拟合岭函数,给出了参数投影寻踪回归新方法及其实现算法,最后将新方法用于年径流实例预测,并与模糊模式识别神经网络模型的预测结果进行了对比,前者以较少的参数获得相对高的精度,另外,新算法使得投影寻踪方法易于在计算机上实现。     

一种改进的基于正交子空间投影的高光谱图像异常检测算法

针对背景与目标能量差异较小的高光谱图像异常检测技术需求,提出了一种基于正交子空间投影的异常检测方法：首先利用正交子空间投影抑制背景信息;然后调整噪声,根据空间密度选取决策半径实现异常检测,并对结果进行形态滤波,消除大面积虚警。实验结果表明,本文算法能够检测到能量与背景差异较小的异常,且计算效率较高。     

投影寻踪回归在建筑工程工料估算中的应用

用投影寻踪回归方法建立多变量输入单变量输出的多元回归模型，以影响因子为输入变量，待估算工料为输出变量，计算建筑工程工料消耗。并以住宅建筑的水泥用量为例，根据样本资料，用遗传算法优化投影寻踪回归估算模型参数，然后将此模型直接用于工料估算。计算结果表明，投影寻踪回归模型可以快速、有效地算出建筑工程工料消耗。是一种新的工料估算方法。     

基于投影寻踪模型的互通式立交选型方法

从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到互通式立交选型评价体系中,通过遗传算法来实现互通式立交选型方案的模型求解,描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,应用实例表明,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性.     

基于投影寻踪和模糊物元组合模型的地下水水质评价

针对水质评价指标的不相容性和指标多样性等特点, 将投影寻踪与模糊物元相结合, 构建了用于地下水水质评价的组合模型.该模型运用投影寻踪 (projection pursuit, PP) 方法, 构建了投影指标函数, 引入萤火虫算法 (firefly algorithm, FA) 进行优化, 寻求地下水水质评价指标体系的最佳投影方向, 利用最佳投影方向值确定各评价指标权重, 再通过计算复合模糊物元与标准模糊物元之间的欧氏贴近度, 实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2012年枯水期水样9例, 运用该组合模型进行水质评价, 与投影寻踪模型 (RAGA-PP) 和综合评分法 (F值法) 的结果进行比较, 应用结果证明了该模型的可行性和有效性.     

广义半迭代硬阈值追踪算法及在"鬼"成像中的应用

提出了一种广义半迭代硬阈值追踪重建算法,综合了广义硬阈值追踪重建算法和半迭代思想的优点,修正了目标函数寻求最优解的搜索方向,获得了多项式的加速收敛,且不需要已知信号稀疏度.数值仿真结果表明,该算法在重构概率、峰值信噪比、信噪比、匹配度等方面的性能明显提高,且在"鬼"成像中的应用性能明显优于广义硬阈值追踪算法.     

基于MAP和RF的无监督SAR图像变化检测

基于形态学属性断面 (MAP) 和随机森林 (RF) 分类器, 提出了无监督合成孔径雷达 (SAR) 图像变化检测方法.首先, 利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征, 构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;然后, 在结合阈值法和偏移因子自动选取训练样本的基础上, 用RF分类器在多维特征空间中对图像进行变化与否的判别;最后, 利用数学形态学方法对虚警进行滤除.实验结果表明, 与传统的基于阈值的变化检测方法相比, 该方法不仅能很好地检测出变化区域, 而且具有更高的检测精度.     

基于免疫进化算法的投影寻踪聚类及其在地下水动态分类中的应用

针对地下水动态分类问题,采用投影寻踪聚类(PPC)模型,将多维的动态水位数据指标转换到低维子空间,并利用免疫进化算法(IEA)优化其投影方向,根据投影函数值的大小对地下水动态进行合理的分类。应用表明,该方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的分类结果,且根据计算结果还可以分析影响地下水分类的主要因素,为地下水动态分类提供了一种计算过程简单、直观的新方法。