《表2 不同信噪比下解混时间的比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《差分搜索的多线性高光谱图像解混研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:加粗字体表示最优结果。

各算法解混所消耗的时间，见表2。虽然，算法2、算法3和DS＿MLHU算法采用同样的生物个体数量及最大迭代次数，但是，DS＿MLHU算法在DSA的优化过程中对寻优范围进行限制，简化后的目标函数省略了约束项以及权重值，减少了目标函数的计算量和解混时间。DS＿MLHU算法的平均解混时间与算法2和算法3相比，分别减少10.80%和10.09%；与算法1相比，则减少75.68%。