基于进化多目标优化的高光谱稀疏混合像元分解技术研究

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基于进化多目标优化的高光谱稀疏混合像元分解技术研究

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基于进化多目标优化的高光谱稀疏混合像元分解技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景和意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 高光谱遥感技术的发展现状	第16-18页
1.2.2 光谱解混技术的研究现状	第18-19页
1.3 文章结构	第19-21页
第二章混合像元分解模型及其方法	第21-31页
2.1 混合像元分解的数学模型	第21-23页
2.1.1 线性混合光谱模型	第21-22页
2.1.2 非线性混合光谱模型	第22-23页
2.2 混合像元分解技术	第23-29页
2.2.1 基于信号子空间识别的混合像元分解方法	第23-24页
2.2.2 基于空间几何的方法	第24-26页
2.2.3 基于统计的混合像元分解方法	第26-27页
2.2.4 基于稀疏约束的混合像元分解方法	第27-29页
2.3 本章小结	第29-31页
第三章进化多目标混合像元分解算法	第31-51页
3.1 多目标优化算法	第31-32页
3.2 混合像元分解的多目标模型	第32-38页
3.2.1 目标函数的选择	第32-33页
3.2.2 算法流程框架	第33-34页
3.2.3 基于稀疏性的分组策略	第34-36页
3.2.4 遗传操作算子	第36-37页
3.2.5 基于拐点的协作机制	第37-38页
3.3 实验结果及其分析	第38-48页
3.3.1 算法性能分析实验	第39-41页
3.3.2 模拟数据实验	第41-46页
3.3.3 真实数据实验	第46-48页
3.4 本章小结	第48-51页
第四章改进的进化多目标混合像元分解算法	第51-61页
4.1 改进的混合像元分解模型	第51-54页
4.1.1 目标函数的选择	第51-52页
4.1.2 算法流程设计	第52-53页
4.1.3 基于拐点的协同进化策略	第53-54页
4.2 实验结果及其分析	第54-59页
4.2.1 模拟数据实验	第55-57页
4.2.2 真实数据实验	第57-59页
4.3 本章小结	第59-61页
第五章总结和展望	第61-63页
5.1 总结	第61-62页
5.2 展望	第62-63页
参考文献	第63-69页
致谢	第69-71页
作者简介	第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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