基于聚类优化FastICA的混合颜料光谱信息解混算法

提出一种聚类优化的快速独立成分分析(FastICA)解混算法,解决了FastICA在光谱信息解混过程中,对解混矩阵初始值敏感导致解混信息不稳定的问题。利用模糊C均值聚类对单一颜料光谱信息进行光谱特征降维,选择最具代表性的聚类结果作为解混矩阵初始值,通过FastICA牛顿迭代公式计算聚类优化后的解混矩阵,避免随机选取初始值对混合颜料光谱信息解混的影响。实验结果表明,与其他算法相比,解混结果平均误差值降低了0.57,平均适应度系数达到了99.67%,光谱角度匹配距离降低了0.53,所提算法增加了FastICA算法解混结果的稳定性,提高了混合颜料光谱信息解混精度。