【摘 要】
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在基于压缩感知的计算鬼成像领域中，测量矩阵的设计问题一直是被研究的对象。理想的测量矩阵需要满足高的采样效率、好的重构效果和低的硬件实现要求。为了减轻测量矩阵的设计与实现难度，提出了一种基于深度学习的二值测量矩阵的构建方法。该方法通过卷积操作模拟图像的压缩采样过程，并利用设计的采样网络对图像数据进行训练，以自适应的方式对测量矩阵进行迭代更新。仿真与实验结果表明，构建的测量矩阵能够在较低采样率条件下得
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在基于压缩感知的计算鬼成像领域中，测量矩阵的设计问题一直是被研究的对象。理想的测量矩阵需要满足高的采样效率、好的重构效果和低的硬件实现要求。为了减轻测量矩阵的设计与实现难度，提出了一种基于深度学习的二值测量矩阵的构建方法。该方法通过卷积操作模拟图像的压缩采样过程，并利用设计的采样网络对图像数据进行训练，以自适应的方式对测量矩阵进行迭代更新。仿真与实验结果表明，构建的测量矩阵能够在较低采样率条件下得到高质量的重构图像，进一步促进了计算鬼成像的实际应用。
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以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区，对土壤高光谱反射率R进行数学光谱变换，并计算其差值型、比值型、归一化型三种盐分指数，通过显著性检验优选特征波段，结合土壤表层盐分实验数据，构建基于地理加权回归模型的土壤表层盐分含量估算模型。研究结果表明：1）土壤表层盐分含量平均值为7.535 g·kg~(-1)，其光谱变换建模选取的特征波段集中在466～482、1669～1728、1979～2371 nm，其中对数倒数
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在人群搜索优化算法(Seeker Optimization Algorithm， SOA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm， SSA)的基础上，提出了一种新的SOA-SSA混合算法。SOA-SSA算法基于双种群进化策略，种群中的部分个体由人群搜索优化算法进化，其余个体由樽海鞘群算法进化。该算法中SOA和SSA的个体都使用信息共享机制实现协同进化；增加了种群的多样性，避免了算
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