聚类优化FastICA提升混合颜料光谱解混稳定性和精度

本文主要探讨了一种创新的混合颜料光谱信息解混算法，该方法结合了聚类优化与快速独立成分分析（FastICA）技术。在传统的FastICA解混过程中，其对解混矩阵的初始值依赖性是一个关键问题，这可能导致解混结果的不稳定性和精度下降。作者针对这一挑战，提出了采用模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）来处理单一颜料光谱信息。 在算法设计中，首先通过FCM对单个颜料的光谱特征进行降维，以提取其关键特性。这种方法有助于减少原始数据的复杂性，同时保持重要的光谱信息。然后，选择FCM聚类中的最具代表性结果作为FastICA的初始解混矩阵。这样，相较于随机选择初始值，可以显著提高解混的稳定性和准确性。 作者使用牛顿迭代公式对聚类优化后的解混矩阵进行计算，从而避免了由于初始值随机性带来的不确定性。经过实验验证，与现有的其他解混算法相比，使用该方法后，混合颜料光谱信息的解混结果平均误差值显著降低至0.57，平均适应度系数达到了99.67%，并且光谱角度匹配距离也减少了0.53。这些结果证明了该算法在提升混合颜料光谱信息解混精度和稳定性方面的优越性能。 这项研究的关键贡献在于将聚类优化技术与FastICA相结合，有效地解决了光谱信息解混过程中的初始化难题，从而提高了混合颜料光谱分析的准确性和稳定性。这对于诸如文物保护、色彩再现等应用领域具有实际意义，因为精确的光谱信息解混是确保后续分析和处理的关键步骤。