【通信优化】高光谱目标检测的理想解优化策略的MOBS-TD多目标波段选择Matlab复现

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🔥 内容介绍

高光谱图像 (HSI) 由于其丰富的光谱信息，在目标识别、地质勘探、精准农业等领域得到了广泛的应用。然而，高光谱图像往往存在数据量庞大、计算复杂度高等问题，限制了其应用效率。波段选择作为一种有效的数据降维手段，通过选取最具代表性的波段，可以有效地减少信息冗余，提升应用效率。传统的波段选择方法通常将不同的目标函数进行加权组合，然后通过单目标优化方法进行求解。这种方法难以平衡不同目标之间的冲突，难以找到最优的波段组合。

近年来，多目标优化波段选择 (MOBS) 技术逐渐受到关注。该技术将不同目标函数分别进行评估，并通过多目标优化算法寻找能够同时平衡所有目标的解决方案。然而，现有的 MOBS 算法大多集中在分类任务上，很少有针对目标检测的算法，且多数算法只采用两个目标函数，不足以对目标检测任务进行有效地波段选择。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为目标导向的多目标优化波段选择 (TOMOBS) 算法。该算法首先建立了包含信息量、噪声水平和波段相关性三个目标函数的多目标优化框架。其次，基于群体智能优化方法设计了非劣解优势矩阵 (NAM) 算法，该算法能够提供精准的解决方案，并提升多目标优化问题 (MOPs) 的描述能力。最后，针对目标检测任务，开发了一种目标导向的评估机制，用于从帕累托前沿 (PF) 中选择最终的波段组合。

TOMOBS 算法

TOMOBS 算法主要包含以下三个步骤：

1. 多目标优化模型建立: 该模型以信息量、噪声水平和波段相关性作为三个目标函数，分别代表了波段的信息丰富程度、噪声干扰程度和波段之间的相关性。目标函数的优化方向分别为最大化信息量、最小化噪声水平和最小化波段相关性。

2. 非劣解优势矩阵 (NAM) 算法: NAM 算法基于群体智能优化方法，通过对所有非劣解进行比较，计算每个非劣解相对于其他非劣解的优势程度，并构建一个优势矩阵。通过对优势矩阵进行分析，可以找到最具优势的非劣解，作为最终的波段组合。

3. 目标导向评估机制: 该机制基于目标检测任务，对所有非劣解进行评价，选择能够更好地满足目标检测需求的波段组合。该机制主要考虑目标的特征信息、背景噪声水平和波段之间的相关性等因素。

实验结果

为了验证 TOMOBS 算法的有效性，本文在真实高光谱数据集上进行了实验，并与现有的几种先进算法进行了比较。实验结果表明，TOMOBS 算法能够选取具有较强代表性的波段组合，并在目标检测任务中取得了显著的性能提升。

结论

本文提出的 TOMOBS 算法是一种针对目标检测任务的波段选择算法，通过多目标优化框架、NAM 算法和目标导向评估机制，能够有效地选取最具代表性的波段组合，提高目标检测的效率和准确性。该算法为高光谱图像目标检测研究提供了一种新的解决方案，具有重要的理论意义和应用价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Multiobjective Band Selection With Ideal Solution Optimization Strategy for Hyperspectral Target Detection

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

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