[发明专利]一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法

摘要

本发明涉及一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法。包括：运行差分进化算法生成若干组较优的波段组合；在差分进化算法完成运行以后根据差分进化算法得到的解来设置二进制蚁群算法初始能见度信息并运行蚁群算法；蚁群算法根据差分进化算法提供的可见度信息和随机初始化的信息素信息在波段选择选择问题空间进行迭代搜索，直到满足停机准则输出最优波段组合子集，在运行过程中采用最优解保留策略。本发明实现了对高光谱图像具有较好分类识别能力的波段组合的优化选择，降低了输出波段组合的相关性和冗余度，使二进制蚁群算法的收敛速度和鲁棒性得到提高，进一步提高了波段选择的性能和效率。

主权项

1.一种基于差分进化改进的二进制蚁群算法的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n步骤1：输入需要进行波段选择的高光谱图像S，抽取图像的波段信息，构成原始波段集；/n步骤2：设置二进制差分进化算法的参数,初始化二进制差分进化算法种群，将差分进化算法的种群解码成波段子集，利用波段子集对样本集合进行分类，计算各波段子集对应个体的适应度值并且执行差分进化操作；初始差分进化算法的参数包括种群规模，交叉概率，缩放因子，最大运行次数；/n步骤3：执行差分进化算法到最大设定运行次数，输出差分进化算法的最优解；根据差分进化算法得到的当前最优解个体的二进制串设置二进制蚁群算法的初始能见度,初始化蚂蚁种群；初始化蚂蚁种群包括信息素浓度，种群规模，信息素权重因子和启发信息权重因子的设置；/n步骤4：二进制蚁群算法对候选解进行搜索，得到一组蚁群算法的候选解；/n步骤5：将蚁群算法生成的候选解的解码生成波段子集，计算各波段子集分类准确率并作为对应蚂蚁的适应度值，选出并保留当前最优解；/n步骤6：如果二进制蚁群算法的当前最优解比上一代的更好，则替换当前的最优解；否则最优解不变；/n步骤7：通过蚁群算法信息素更新公式更新蚁群搜索路径上的信息素浓度；/n步骤8：判断最终条件是否满足，若否，则返回执所述步骤4；若是，则解码输出最优个体对应的最优波段子集。/n