[发明专利]预训练复数全卷积神经网络的SAR目标分类方法在审
| 申请号： | 201911345759.2 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111126570A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 喻玲娟;胡跃虹;仓明杰;谢晓春;黄光华 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 341000 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种预训练复数全卷积神经网络的SAR目标分类方法，该方法的步骤包括：步骤S1:根据复数全卷积神经网络结构，改进复数卷积自编码器结构；步骤S2:采用训练样本进行复数卷积自编码器的训练；步骤S3:将训练好的复数卷积自编码器中的编码器参数初始化复数全卷积神经网络，进一步采用训练样本微调复数全卷积神经网络；步骤S4:采用训练好的复数全卷积神经网络对测试样本进行分类，本发明针对基于复数卷积神经网络的SAR图像目标识别中，因训练样本数少而带来的过拟合问题，采用复数卷积自编码器预训练复数全卷积神经网络，实现用少量训练样本获取高的目标识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 复数 卷积 神经网络 sar 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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