基于粒子群算法和序贯搜索的高光谱波段选择
本文介绍了一种基于粒子群算法和序贯搜索的高光谱波段选择方法。该方法将粒子群算法和序贯搜索相结合，实现了高效的地物分类和波段选择。
知识点1：粒子群算法
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。它模拟了鸟类觅食的行为，通过粒子的移动和更新，寻找全局最优解。粒子群算法常用于解决复杂优化问题，具有全球搜索能力强、收敛速度快、易于实现等优点。
知识点2：序贯搜索
序贯搜索是一种启发式搜索方法。它通过逐步搜索、评估和选择来生成子集，实现了高效的波段选择。序贯搜索可以与粒子群算法相结合，提高搜索的精度和效率。
知识点3：混合随机搜索和启发式搜索
本文提出了混合随机搜索和启发式搜索的方法。该方法将粒子群算法和序贯搜索相结合，在随机搜索中嵌入启发式搜索，提高了搜索的精度和效率。
知识点4：高光谱波段选择
高光谱波段选择是降低高光谱数据量、克服Hughes现象的有效手段。通过选择合适的波段，可以提高地物分类的准确性和效率。
知识点5：实验比较
本文对所提出的方法和混合遗传算法、标准遗传算法、顺序前向浮动选择算法进行了实验比较，结果表明所提出的方法能够选择出更好的子集。
知识点6：粒子群优化算法
粒子群优化算法是一种基于粒子群算法的优化方法。它通过粒子的移动和更新，寻找全局最优解。粒子群优化算法常用于解决复杂优化问题，具有全球搜索能力强、收敛速度快、易于实现等优点。
知识点7：高光谱数据分类
高光谱数据分类是将高光谱数据分类为不同的类别，以便更好地理解和分析高光谱数据。高光谱数据分类是高光谱数据处理和分析的关键步骤。
知识点8：Hughes现象
Hughes现象是一种高光谱数据分类问题，指的是在高光谱数据分类中，随着数据维数的增加，分类的准确性会下降。Hughes现象是高光谱数据分类的主要挑战之一。
知识点9：数据采集与处理
数据采集与处理是高光谱数据处理和分析的重要步骤。数据采集与处理包括数据采集、数据预处理、数据处理和数据分析等步骤。
知识点10：Journal of Data Acquisition & Processing
Journal of Data Acquisition & Processing是一本专业学术期刊，主要发表数据采集、处理和分析方面的研究论文。本期刊旨在推动数据采集、处理和分析技术的发展，提高数据采集、处理和分析的效率和准确性。
