發(fā)布時間：2017-12-03 16:32

  本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)在探地雷達數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究

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【摘要】：探地雷達因其分辨率好、工作效率高、操作簡便和無損傷探測的特點,被廣泛應(yīng)用于各種工程領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一個新興的研究領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)能夠?qū)μ卣鬟M行良好的表達,并且能自動地提取分所需要的特征。更重要的是能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中取得非常好的效果。深度學(xué)習(xí)能夠很好地應(yīng)用于探地雷達數(shù)據(jù)處理,并能有效地學(xué)習(xí)探地雷達圖像的有效特征,將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于探地雷達圖像的處理,能夠無監(jiān)督地學(xué)習(xí)探地雷達圖像,并有監(jiān)督地進行圖像分類。本文中,首先對探地雷達的電磁學(xué)原理、數(shù)據(jù)采集原理及探測性能進行研究。其次對深度學(xué)習(xí)的理論,深度學(xué)習(xí)的方法及限制玻爾茲曼機(RBM)模型進行研究。深度學(xué)習(xí)算法中的RBM模型相對比較容易學(xué)習(xí),這種模型的算法克服了直接對多層網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練的效率問題。因此,本文的后續(xù)實驗仿真采用基于RBM構(gòu)建的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型(DBN)并用于探地雷達數(shù)據(jù)處理。接著介紹了樣本庫的建立,實驗的一些參數(shù)的設(shè)置以及RBM模型的構(gòu)建。由于探地雷達圖像是由電磁波反射形成的,為了能夠更直觀地表示探地雷達圖像處理結(jié)果,采用softmax分類器對學(xué)習(xí)的探地雷達圖像進行分類。最后通過對已建立好的樣本庫進行實驗,采用DBN深度學(xué)習(xí)算法對探地雷達圖像進行無監(jiān)督學(xué)習(xí),并采用wake-sleep算法進行微調(diào),實驗結(jié)果表明通過該方法能進行無監(jiān)督地學(xué)習(xí)探地雷達數(shù)據(jù),并能很好地進行分類。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1249344