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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开一种基于流形学习和Hilbert‑Schmidt独立性准则的高光谱波段选择方法及系统，该方法包括：对高光谱数据进行预处理，得到二维数据矩阵，并作为高维空间中的流形数据；使用UMAP算法将流形数据展开并投影到低维空间中，得到嵌入矩阵；使用Hilbert‑Schmidt独立性准则衡量数据间的非线性依赖，依次将数据矩阵与嵌入矩阵的每个列向量进行拟合，得到稀疏系数矩阵；根据稀疏系数矩阵计算每个波段的重要性，将每个波段在稀疏系数矩阵中对应的行向量中的最大元素值作为该波段的重要性；根据预设的选择波段的数量选择重要性最高的波段子集。本发明可以选择最具代表性的波段子集，有效提高了后续聚类任务的精度。
主权项：1.一种基于流形学习和Hilbert-Schmidt独立性准则的高光谱波段选择方法，其特征在于，包括：对高光谱数据进行预处理，得到一个二维数据矩阵，将其视为高维空间中的流形数据；使用UMAP算法将流形数据展开并投影到一个低维空间中，得到嵌入矩阵；使用Hilbert-Schmidt独立性准则衡量数据间的非线性依赖，依次将所述数据矩阵与嵌入矩阵的每个列向量进行拟合，得到一个稀疏系数矩阵；根据稀疏系数矩阵计算每个波段的重要性，将每个波段在稀疏系数矩阵中对应的行向量中的最大元素值作为该波段的重要性；根据预设的选择波段的数量选择重要性最高的波段子集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种基于流形学习和Hilbert-Schmidt独立性准则的高光谱波段选择方法及系统
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