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为解决当前高光谱数据降维方法存在的降维效率低、丢包现象严重等问题,提出基于Manifold的深度置信网络环境下高光谱数据降维方法。根据高光谱数据定义域和值域的归一化,通过超平面最小策略实现高光谱数据去噪问题的转换,即将高光谱数据去噪问题转为能量的最小化问题。获取与能量最小化问题相对应的非线性Euler-Lagrange方程,利用其迭代形式完成对其唯一解的求取。将权重系数引入方程求解中,实现高光谱数据去噪。计算两个高光谱数据样本邻近区域之间的距离,确定各高光谱数据点与其邻近点于一个Manifold线性