工业通用技术及设备论文_基于黄金正弦混沌鬣狗 - 影像研究与医学应用杂志社投稿

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工业通用技术及设备论文_基于黄金正弦混沌鬣狗

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文章摘要:波段选择是降低高光谱数据维度，减少数据过多冗余的有效手段，是高光谱影像像素分类的重要前提。其本质上是一个复杂的组合优化问题，用传统的搜索方法不易得到满意的解。针对上述问题，本文提出了一种结合黄金正弦和混沌鬣狗算法（GSSHO）的高光谱波段选择方法。首先，使用混沌策略初始化鬣狗种群，提高种群的随机性和多样性；然后，用黄金正弦算法改进原始斑鬣狗算法搜索个体位置更新方式，提高算法的全局搜索能力；最后，设计结合分类精度和波段个数的适应度函数，对算法优化性能进行评价。在高光谱遥感数据集上，将该方法与其他先进优化算法进行比较，实验结果表明，本算法所选波段个数接近原波段的十分之一，对于Pavia Centre数据集分类精度高达99.08%，优于其他对比方法，能以更合理的收敛方向找到最优解，所选波段数更少，分类精度更高，是一种高效地波段选择方法。

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