一种基于量子鲸群优化的DBSCAN聚类高光谱岩矿检测算法

本发明提出了一种基于量子鲸群优化的DBSCAN聚类高光谱岩矿检测算法，克服了传统技术在高维数据处理、聚类精度和噪声干扰方面的局限。该方法结合量子纠缠与鲸群算法，优化DBSCAN参数，实现高效精准的岩矿成分分析，减少人工干预。通过Savitzky‑Golay滤波与多项式拟合预处理技术，去噪平滑高光谱数据，保留主要特征。鲸群算法优化邻域半径和最小点数，消除对固定参数的依赖。结合深度学习模型自动提取特征，降低计算复杂度，提高聚类准确性。适应度函数评估聚类效果，智能化调整参数，实现高精度岩矿检测，提升分析可靠性，适用于多种场景。