一步法制备石墨烯/镍铁类水滑石纳米片双功能氧催化剂的方法
专利号(申请号):201810923018.7
专利类型:发明专利
更新时间:2021-06-15 15:23:48
项目编号:482863
所属行业:化学化工
交费状态:交费已下证
参考价:面议含 国家官方手续费、平台服务费
关键词: 一步法 制备 石墨 镍铁类水 滑石 纳米 功能 催化剂 方法
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专利详情

【摘要】:

发明提供一种基于加权联合稀疏回归的高光谱图像解混方法。该方法通过求解一个加权联合稀疏回归问题,可将一幅高光谱图像的所有混合像元同时解混。解混过程中下一步迭代使用的权值由当前解计算得到,相对于非加权范数,加权范数可进一步增强丰度矩阵的稀疏性,提高解混的精度。实验结果表明,本发明的高光谱图像解混方法具有速度快、精度高的特点。

【主权项】:

一种基于加权联合稀疏回归的高光谱图像解混方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,读取数据:数据来源于成像光谱仪采集到的遥感图像,得到数据立方体,高光谱图像数据去除被水汽吸收的波段和信噪比较低的波段,将高光谱图像数据逐像素点排列,得到原始的高光谱图像矩阵Y0;设高光谱图像有l个波段,共有n个像素点,则Y0=[y1,y2,…,yn],其中yj是高光谱图像第j个像素点的光谱列向量,是一个l维向量,j=1...n;读取现有的高光谱数据库数据,选择光谱库中纯物质光谱数据构建光谱库矩阵A0;设纯物质光谱的数量为P,A0=[a1,a2,…,ap],其中ai是光谱库中第i个纯物质的光谱列向量,同样是一个l维向量,i=1…p;步骤二,高光谱图像解混:设丰度矩阵为X,其大小为pxn;令W=diag(w1,w2,…,wp)表示从左上角开始,以非负加权系数w1,w2,…,wp为主对角线元素的对角矩阵;基于加权联合稀疏回归的高光谱图像解混模型定义为:其中,表示矩阵的F‑范数;λ为非负正则化参数;γ为取1或2的非负常数;其中X(i,:)表示矩阵X的第i行,即X中的所有行向量的lγ‑范数之和;1p和1n分别表示维数为p和n的元素全为1的列向量;将基于加权联合稀疏回归的高光谱图像解混模型松弛为其中lR+(X)是 示性函数:若Z=0,则lR+(Z)=0,否则lR+(Z)=+∞;引入变量Z,并要求WZ=X,同时令M=A0W,则有:利用变量分裂的方法,引入自由变量V,并将上述最优化问题转化为如下约束形式其中,V=Z;上式的增广拉格朗日函数为:其中D为跟约束V=Z相对应的拉格朗日乘子,μ为非负惩罚参数;由交替方向乘子法,得如下迭代求解过程:其中k表示迭代次数;对任意实数x及常数τ,定义软阈值收缩函数对任意实矩阵B,soft(B,τ)表示对矩阵B进行逐元素收缩运算,即soft(B,τ)=(soft(Bi,j,τ)),也即soft(B,τ)的第i行第j列的元素为soft(Bi,j,τ),其中Bi,j表示矩阵B的第i行第j列的元素;定义矩阵软阈值收缩函数其中p为矩阵B的行数,B(i,:)表示B的第i行,vect‑soft为向量软阈值收缩函数,给定向量b,vect‑soft定义为令IP表示pxp的单位矩阵;基于加权联合稀疏回归的高光谱图像解混的具体步骤如下:(1)选择合适的参数δ、λ、μ、ρ及μmax,其中δ为预先选定的大于零的常数,ρ是一用于加速算法收敛速度的常数,1≤ρ<2,μmax为μ的上界,令(2)初始化丰度矩阵X0,M0=A,并令W0=Ip、Z0=X0、D0=0、k=0;(3)重复以下步骤:(a)(b)Zk+1=max{(MkTMk+μIp)‑1[MkTY+μ(Vk+1‑Dk)],0};(c)Xk+1=WkZk+1;(d)Wk+1=diag(||Xk+1(1,:)||γ,...,||Xk+1(p,:)||γ);(e)Dk+1=Dk+(Zk+1‑Vk+1);(f)Mk+1←AWk+1(g)μ←max(ρμ,μmax),k←k+1;(4)直到||Zk‑Vk||∞<ε或k>Niter;(5)令X=Xk,输出X;其中ε为预先给定的误差限,Niter为预先给定的最大迭代步数;步骤三,获取丰度图及真正的端元:在获得丰度矩阵X后,设置合适的阈值,X中小于阈值的元素设为零,不小于阈值的元素不做处理;找出X中含有非零元素的行标号,X的行标号与光谱库矩阵A0的列标号对应;取出光谱库矩阵A0中所对应的列标号的列,即为真正的端元光谱;取出丰度矩阵X中行标号所对应的行,即为端元所对应的丰度图;在丰度图中颜色较亮的区域表示端元所占的比例较大,较暗的区域对应的比例小,颜色为黑色的区域表示不含有该端元。

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  4. 4、买卖双方签订《专利转让委托书》、《转让协议》各一式两份,钻瓜专利网负责提交到国家知识产权局;
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