基于改进独立分量分析的湿地变化检测方法

以湖北省洪湖湿地为研究区,采用2000年7月27日和2002年7月9日ETM+多光谱影像作为遥感信息源,提出了一种基于改进独立分量分析（ICA）的湿地变化检测方法。首先对传统ICA从初始值选取和迭代过程两方面加以了改进。然后对原始多波段影像进行缨帽变换,提取前后时相的湿度分量作为输入的混合影像,进行改进ICA变换。最后在变换得到的独立分量基础上,对代表变化区域的独立分量进行自适应阈值分割,得到湿地变化检测结果。实验表明,改进ICA法检测精度较传统ICA法及分类后比较法有所提高。     

基于改进独立分量分析的高光谱数据分类研究

高光谱数据波段数目多,光谱信息量大,采用传统的分类方法无法取得较好的精确分类效果.针对上述问题,结合独立分量分析(ICA)和概率神经网络(PNN)在高光谱数据特征提取及分类中的优势,提出了一种改进的独立分量分析与概率神经网络相结合的高光谱数据分类方法,首先采用改进的独立分昔分析对高光谱数据进行降维,然后采用概率神经网络对提取的独立分量进行分类.通过仿真实验结果表明,方法可以在获得较高分类精度的同时大大节省分类的时间.     

高光谱数据分类新方法研究

传统的独立分量分析（ICA）算法无法确定高光谱数据中独立分量的个数,利用概率神经网络（PNN）训练时间短的优点,根据分类精度可以较快地确定出独立分量的个数。提出了一种在确定高光谱数据的维数之后利用支持向量机（SVM）分类的新算法思想,首先利用ICA对高光谱数据降维,并利用PNN确定出独立分量的个数,而后对降维后的数据利用SVM作交叉验证,并采用混合核函数进行分类的算法思想。通过仿真实验表明,该算法可以在保证分类精度的同时大大减少分类的时间。     

独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。但是在多光谱遥感波段图像中存在不同地物对应着相同的灰度,即异物同谱的问题。独立分量分析算法对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。文章对独立分量分析的一种快速算法FastICA进行改进,减少了计算量,提高了算法的有效性。在性能相当的情况下,改进FastICA算法能有效地减少算法的计算量。由于FastICA算法是线性ICA算法,对于非线性混合的光谱信号的估计存在一定误差,因此应用BP神经网络的非线性特性对其进行自动分类。在同原始遥感图像的BP神经网络分类结果进行比较,结果表明独立分量分析算法能提高多光谱遥感图像的分类的正确率。     

一种改进的红外目标识别算法

提出一种基于一维搜索和距离函数的快速独立分量分析(Fast ICA)特征提取改进算法。该算法针对Fast ICA中迭代初始值的选取影响其收敛性的问题,通过一维搜索策略使其收敛性不依赖于初始值的选取。与此同时,根据红外图像的特性设计类内类间距离函数准则对提取的独立分量进行优化选择,保留对目标识别贡献大的独立分量特征,从而克服在高维特征子空间下随着训练图像样本数的增多,红外目标识别率和稳定性下降的问题。实测数据实验结果表明,与传统算法相比,该算法能够在提取少量红外目标特征的情况下达到更低的错分率,且算法在不同类别数下的错分率具有较强的鲁棒性。     

基于八阶收敛牛顿迭代的Fast-ICA改进算法

解决盲源分离问题(BSS)最常用的方法是独立分量分析方法(ICA),快速独立分量分析方法(Fast-ICA)是目前广泛使用的独立分量分析方法。传统的Fast-ICA算法利用了二阶收敛的牛顿迭代方法进行优化,为了加快算法的收敛速度,提高算法的运行效率,利用八阶收敛的牛顿迭代方法对Fast-ICA算法进行优化,通过仿真验证了基于八阶收敛的Fast-ICA算法与传统的Fast-ICA和五阶收敛的Fast-ICA算法在分离性能上基本相同,但其具有更少的迭代次数和更快的收敛速率。     

结合纯像元提取和ICA的高光谱降维方法*

摘要：为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征,通过独立分量分析（Independent Component Analysis, ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析,提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(Virtual Dimensionality, VD)确定特征个数,采用自动目标生成过程（Automatic Target Generation Process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量,作为ICA算法的初始化向量,以负熵为目标函数产生独立分量,并通过高阶统计量筛选实现高光谱数据的降维。分类实验结果表明,该方法不仅解决了传统ICA的随机排序问题,而且与经典降维算法主分量分析（Principal Components Analysis, PCA）相比,分类精度提高了6.83%,在大大降低高光谱数据量的情况下很好的保留了高光谱数据的特征,有利于数据的后续分析和应用。     

一种改进的FastICA ADS-B 1090ES信号分离技术

 针对多点定位技术中广播式自动相关监视(ADS-B)1090ES信号脉冲交叉重叠的问题,提出一种改进的三阶收敛的牛顿迭代快速固定点（Fast ICA）算法,通过对多个ADS-B辐射源混合信号进行分离,恢复和重建原始信号,实现对目标源信号的提取。比较基本Fast ICA算法与改进Fast ICA算法的收敛速度,通过计算相似系数矩阵,分析该算法的分离性能。最后,通过仿真实验,验证了该算法的可行性和有效性,实验结果表明该算法具有较好的分离效果,收敛速度更快。     

基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法

传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法。采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索。通过PSO搜索端元光谱矩阵,利用nsNMF算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵,以缩小搜索空间,降低计算复杂度,避免陷入局部最优。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统nsNMF算法相比,该算法能获得更好的全局最优解,端元光谱和丰度值更接近真实值。     

基于改进的独立分量分析的人脸识别方法

将独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）作为人脸特征提取方法。ICA所提取的特征分类能力强、相互独立，对像素间高阶统计特性敏感，并且不易受光照变化的影响。实验结果表明，基于IcA的人脸特征提取方法的识别性能优于特征脸法。针对传统的ICA算法（Informax算法）存在迭代次数多，难收敛，并且需要人工设定步长来调整学习速度的不足，本文采用FastICA作为ICA的快速算法，并将其关键迭代步骤加以改进，减少了耗时的雅可比矩阵求逆的运算次数。所提出的改进的FastICA具有无需人工参与，收敛速度快，迭代次数少的优点。在特征选择方面，本文将遗传算法（Genetie Algorithm，GA）应用到独立分量的选择与优化中，从而在保证较高识别性能的前提下，获得最优的人脸特征子集。     

基于复杂性寻踪的非独立图像盲分离

复杂性寻踪是近期发展起来的一种结合非高斯性和时间相关的投影寻踪方法,目的是在多元数据中找到一个投影方向,使得数据在该方向上的投影具有最令人感兴趣的结构。它是投影寻踪方法在时间序列应用上的扩展,相似于依赖时间的信号源盲分离和独立分离分析。由相互独立的图像混合而成的混合图像的盲分离技术已经相当成熟,但对非独立混合的图像的盲分离仍然是个难题。从时间序列的复杂性寻踪出发,推导出一个复杂性寻踪的定点算法。该算法是经典的快速独立分量分析算法（FastICA）的扩展,继承了FastICA的优点,简单易行,不需要用户选择学习率,并且算法具有快速稳定收敛的性质。该算法应用到非独立图像的混合图像的盲分离时,取得了较好的分离结果。     

改进蚁群算法及其在高光谱影像分类中的研究

针对高光谱影像波段数目多,易造成维数灾难的问题,结合遗传算法提供的初始启发信息和蚁群算法寻优能力的优势,提出一种基于改进二进制蚁群算法的波段选择方法。该方法通过遗传算法寻优获取几组较优解,经过计算后作为二进制蚁群算法的初始启发式信息,利用二进制蚁群算法的全局搜索获取最优解;另一方面,为充分利用影像的光谱与空间信息,将波段组合的光谱特征与改进二进制蚁群算法选择的纹理特征融合进行分类,可以获得更高的分类精度。实验结果表明,改进二进制蚁群算法与遗传算法、蚁群算法、二进制蚁群算法相比全局搜索能力更强,且该方法分类精度达到95.63%。     

SOM神经网络改进及在遥感图像分类中的应用*

针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类的方法进行了改进。将该方法应用于择西安地区的ETM+卫星遥感图像进行分类试验,结果表明,基于遗传算法的自组织特征映射网络使得遥感图像的分类精度更高,且该算法实现简单,具有一定的工程应用价值。     

谐波分析光谱角制图高光谱影像分类

目的 针对光谱角制图(SAM)分类算法对高光谱像元光谱曲线的局部特征和其辐射强度不敏感,而且易受噪声和维数灾难影响,致使分类效率低和精度较差等缺陷,将谐波分析(HA)技术引入到SAM高光谱影像分类中,提出一种基于谐波分析的光谱角制图(HA-SAM)高光谱影像分类算法.方法 利用HA技术将高光谱影像从光谱维变换到能量谱特征维空间,并提取低次谐波分量及特征系数(谐波余项、相位和振幅),用特征系数组成的向量代替光谱向量,对高光谱影像进行SAM分类.结果 将SAM和HA-SAM同时应用于EO-1卫星的Hyperion高光谱影像分类,通过对比和分析,验证了HA-SAM的优越性,再选择AVIRIS(airborne visible infrared imaging spectrometer)高光谱影像对HA-SAM进行验证,结果表明该算法具有较强的普适性.结论 HA-SAM提高了传统SAM高光谱影像分类的效率和精度,而且适用性较强具有良好的应用前景.     

基于KOPLS的多组分物质光谱分析方法

为了提升多组分物质浓度的光学测量精度,针对光谱与被测组分的非线性模型,提出了一种基于KOPLS算法的多组分物质光谱分析方法;该方法采用核矩阵将正交无关项转换至高维空间,通过迭代计算与剔除,建立了光谱信号与浓度矩阵之间的非线性回归模型,在保证算法高计算效率的同时解决了传统算法对非线性项分析准确度较低的问题,实现了对多组分物质光谱的高精度分析;通过实验对比了不同算法下的全血样本浓度预测值,实验结果表明KOPLS算法大幅提升了多组分物质浓度计算准确度,实验证明该方法在多组分检测仪器中具有很强的工程应用价值。     

交流电机调速系统振动信号的盲源分离

介绍了盲源分离的基本概念以及基于负熵的盲源分离技术。以交流电机变频调速系统振动信号为研究对象,介绍了快速定点独立分量分析（Fast ICA）方法,并通过MATLAB软件编程,对系统的实测振动信号进行了分离。分离结果表明,该算法能够从复杂振动信号中有效地分离出大部分源信号,实现主要振动源信号的提取。     

一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN文本分类算法

针对KNN算法的分类效率随着训练集规模和特征维数的增加而逐渐降低的问题,提出了一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN（Canopy Rough Set-KNN）文本分类算法。算法首先将待处理的文本数据通过Canopy进行聚类,然后对得到的每个类簇运用粗糙集理论进行上、下近似分割,对于分割得到的下近似区域无需再进行分类,而通过上、下近似作差所得的边界区域数据需要通过KNN算法确定其最终的类别。实验结果表明,该算法降低了KNN算法的数据计算规模,提高了分类效率。同时与传统的KNN算法和基于聚类改进的KNN文本分类算法相比,准确率、召回率和[F1]值都得到了一定的提高。     

基于分类修剪的关联分类算法改进

针对现有关联分类算法资源消耗大、规则剪枝难、分类模型复杂的缺陷,提出了一种基于分类修剪的关联分类算法改进方案ACCP.根据分类属性值的不同对分类规则前项进行分块挖掘,并对频繁项集挖掘过程和规则修剪进行了改进,有效提高了分类准确率和算法运行效率.实验结果表明,此算法改进方案相比传统CBA算法和C4.5决策树算法有着更高的分类准确率,取得了较好的应用效果.