研究目的
通过边界交集方法改进基于多目标的高光谱波段选择方法的分解过程，以克服高光谱波段选择中的弱帕累托最优问题。
研究成果
提出的BiMOBS方法通过将边界交集法引入分解过程，有效解决了高光谱波段选择中的弱帕累托最优问题，从而获得平滑的帕累托前沿和唯一解。
研究不足
该研究聚焦于分解过程的理论改进及其在两个特定数据集上的应用，但未深入探讨对其他数据集的泛化能力以及在分类等具体任务中的实际应用。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 趋向弱帕累托最优：一种基于多目标的高光谱图像波段选择改进方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517616
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
波段选择是指从高光谱图像中找出最具代表性的通道。通常需要设计特定目标函数并通过正则化项进行组合。由于参数独立性和最优解的特性，基于多目标的方法已展现出良好性能。然而，高光谱波段选择问题的特性使其取值范围呈离散状态。这种情况下，近期提出的基于加权切比雪夫的多目标波段选择方法只能达到弱帕累托最优，这将导致非唯一解。本文通过边界交叉法改进了基于多目标波段选择方法的分解过程。与加权切比雪夫分解相比，所提方法能够改变帕累托前沿与理想点之间等高线的形状，该方法特别适用于离散取值范围问题。对比实验证明了本改进方法的有效性。
作者：
Bin Pan，Liming Wang，Xia Xu，Zhenwei Shi
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