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非负矩阵分解(NMF)是重要的矩阵分解算法与数据降维工具。介绍了NMF的背景、定义、原理及特征。在已有NMF算法分类的基础上,总结当前流行的NMF算法及研究进展,综述NMF在地学领域中的应用,主要包括高光谱图像的处理与矿产资源预测。对NMF算法的研究方向进行了预测和展望。 相似文献
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地质体组合构造分析方法与找矿 总被引:2,自引:0,他引:2
地质体组合构造分析方法是在地质体形态分类基础上,根据地质体结构的不均衡性所引起的变形和矿化的差异,遵循构造分析的基本原理,对各类地质体的变形机制和破裂形成规律作了初步总结,较系统地归纳了层状地质体的变形规律,是一套全新的构造研究方法。在找矿应用方面,提出了以破裂为导向的后生矿床找矿思维,根据地质体及其组合中的破裂变形规律,可快速评估矿区的资源潜力,在指导找矿方向、判断找矿标志等方面,具有较强的较强的实用性,并具有易掌握、可操作性强、研究周期短等特点。该方法的提出丰富了构造地质学和矿床学的研究方法,具有一定的理论意义。 相似文献
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为解决合成孔径雷达(SAR)图像存在大量混合像元的问题,针对传统ICA不能有效解决混合像元分解这一缺陷,提出一种新的独立成分分析算法--有监督学习ICA算法(SL-ICA).其目标函数是在原ICA负熵目标函数基础上增加监督学习的约束条件项,进而在同一目标函数内实现负熵和约束条件的统一,在最大化负熵的同时也最小化了约束条件的误差,此外,采用一种新的双梯度下降法优化迭代,提高计算速度.并以人工模拟SAR图像和北京地区ENVISAT-ASAR作为数据源进行实验,实验结果明显优于主成分分析方法(PCA)的分解结果. 相似文献
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