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王龙

作品数:1 被引量:4H指数:1
供职机构:中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇端元
  • 1篇端元提取
  • 1篇遥感
  • 1篇子群
  • 1篇蛙跳算法
  • 1篇离散粒子群
  • 1篇离散粒子群优...
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇高光谱遥感

机构

  • 1篇中国矿业大学...

作者

  • 1篇赵艳玲
  • 1篇倪巍
  • 1篇王龙
  • 1篇吴国伟

传媒

  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2015
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于蛙跳算法的离散粒子群优化端元提取被引量:4
2015年
目的针对离散粒子群优化(D-PSO)端元提取算法易"早熟",易陷入局部最优解等问题,引入蛙跳算法,提出了基于蛙跳算法的离散粒子群优化(SFLA-DPSO)端元提取算法。方法该算法把粒子群分成若干族群,先在每个族群内进行深度寻优,然后在族群间完成信息交流,实现了SFLA算法的全局性、并行性与D-PSO算法的快速收敛性相结合,进而避免粒子陷入局部最优解。分别用SFLA-DPSO、D-PSO和SMACC对云南普朗地区Hperion高光谱影像提取端元;同时,在Hperion和AVIRIS高光谱影像的可行解搜索空间内,分别用SFLA-DPSO、D-PSO和NFINDR提取端元,借助统计学理论分析计算两种算法在不同迭代次数下达到全局收敛的概率。结果当达到一定迭代次数后,SFLA-DPSO出现全局收敛的概率基本达到100%,而D-PSO却仅在65%左右,因此SFLA-DPSO算法具有较高的可信度。结论从而认为SFLA-DPSO克服局部收敛的能力更强,表现出良好的稳定性。
吴国伟赵艳玲王龙倪巍许立江冉艳艳
关键词:离散粒子群优化蛙跳算法端元提取高光谱遥感
共1页<1>
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