注意力机制驱动的多目标优化高光谱波段选择算法

"基于注意力机制的多目标优化高光谱波段选择，通过神经网络的注意力机制提取高光谱数据的关键信息，优化波段选择，提高分类精度和信息量。该算法结合自编码器和多目标优化方法，对波段间的非线性关系进行学习，并赋予重要波段更大权重。实验结果在Botswana与Indian Pines数据集上显示出优越性能，验证了算法的有效性。" 本文主要探讨了一种创新的高光谱波段选择算法，该算法充分利用了神经网络的注意力机制，旨在优化高光谱图像的处理。高光谱图像由于其丰富的光谱信息，常用于遥感领域的目标识别和分类。然而，大量的波段数据往往带来计算复杂性和冗余信息的问题，因此，波段选择成为提高分析效率和精度的关键步骤。 注意力机制在神经网络中扮演着重要角色，它能突出显示输入数据中的关键部分，忽略不相关的信息。在高光谱波段选择中，这种机制有助于识别和强调那些包含重要信息和易于分类的波段。作者提出的算法结合了注意力模块和自编码器，自编码器用于数据的压缩和重构，而注意力模块则负责学习波段之间的相互依赖和非线性关系。 算法的实施过程分为几个步骤：首先，构建包含注意力模块的网络结构；接着，使用一维光谱数据作为输入，通过两种损失函数（可能包括分类损失和重构损失）来训练网络；在训练过程中，多目标优化方法被用来平衡不同目标，确保网络能够全面考虑各个波段的贡献；最后，通过支持向量机(SVM)分类器和平均光谱散度等指标评估所选波段子集的性能。 实验结果在Botswana和Indian Pines两个典型的数据集上展示了所提算法的优越性。相比其他算法，提出的注意力机制和多目标优化相结合的方法能够提取出更高分类精度的波段子集，同时这些子集具有更大的信息量。这证明了该算法在高光谱波段选择任务中的有效性和实用性。 这项工作为高光谱图像处理提供了一个新的视角，即利用注意力机制进行多目标优化，从而实现更高效、更精确的波段选择。这种方法有望进一步推动遥感领域中高光谱数据分析的性能提升，特别是在环境监测、资源勘查和军事应用等领域。