【摘要】：目前大部分的SAR(Synthetic Aperture Radar)影像地物分類算法可以看作是通過(guò)對(duì)淺層學(xué)習(xí)的特征進(jìn)行分類,學(xué)習(xí)到的特征比較低級(jí),分類準(zhǔn)確率不高,因此復(fù)雜分類器的設(shè)計(jì)成為人們的研究熱點(diǎn)。本文基于深度學(xué)習(xí)的思想,提出了一個(gè)基于RBF(Radial Base Function)網(wǎng)絡(luò)的含三個(gè)隱含層的數(shù)據(jù)分類模型,其通過(guò)第一個(gè)隱含層將輸入數(shù)據(jù)變換到高維空間,使之成為線性的,可分類的特征,然后通過(guò)第二個(gè)隱含層的自我學(xué)習(xí),提取出高級(jí)的可分特征,最后再把高級(jí)的可分特征變換到更高維度的空間,將得到更高級(jí)的線性特征用來(lái)實(shí)現(xiàn)分類。將這個(gè)深度RBF網(wǎng)絡(luò)模型及其改進(jìn)和優(yōu)化后的算法應(yīng)用在UCI數(shù)據(jù)庫(kù)、SAR影像地物數(shù)據(jù)以及多特征多類別的紋理圖像的分類問(wèn)題上,都獲得比淺層學(xué)習(xí)方法SVM(Support Vector Machine)和RBF更高的魯棒性和分類準(zhǔn)確率。所取得的主要研究成果為:(1)提出了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)和SAE(Sparse Auto Encoder)網(wǎng)絡(luò)的SAR影像地物分類方法,主要解決現(xiàn)有的淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的方法特征提取不優(yōu),分類準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。其算法思想是基于深度學(xué)習(xí),將單層的RBF網(wǎng)絡(luò)與SAE網(wǎng)絡(luò)結(jié)合擴(kuò)展成三層結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將提取的SAR影像紋元特征通過(guò)該深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練分類,得到比淺層學(xué)習(xí)算法(SVM、RBF)更高的分類精度,證實(shí)了該方法的可行性與高效性。(2)提出了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)和RBM(Restricted Boltzmann Machines)網(wǎng)絡(luò)的深度RBF分類器,基于SAE網(wǎng)絡(luò)提取特征的局限性,特別是在多特征多樣本數(shù)據(jù)分類問(wèn)題上準(zhǔn)確率不如淺層分類方法的缺陷,我們把SAE網(wǎng)絡(luò)替換成RBM網(wǎng)絡(luò),該分類器應(yīng)用在多類別多特征的UCI數(shù)據(jù)集、紋理圖像集和SAR影像地物分類問(wèn)題時(shí),獲得比基于RBF網(wǎng)絡(luò)和SAE網(wǎng)絡(luò)的SAR影像地物分類方法及淺層學(xué)習(xí)算法(SVM、RBF)更高的準(zhǔn)確率,仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了該分類器提取到更優(yōu)的分類特征。(3)完成了進(jìn)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與優(yōu)化。為了解決基于RBF網(wǎng)絡(luò)和RBM網(wǎng)絡(luò)的深度RBF分類器學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)以及參數(shù)調(diào)節(jié)復(fù)雜等劣勢(shì),提出了基于遺傳算法的深度RBF分類器優(yōu)化方法,基于粒子群優(yōu)化算法的深度RBF分類器優(yōu)化方法以及基于免疫的深度RBF分類器優(yōu)化方法,通過(guò)進(jìn)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的聚類中心和中心范圍進(jìn)行優(yōu)化,獲得了更好的數(shù)據(jù)分類性能,更短的訓(xùn)練時(shí)間及更低的參數(shù)調(diào)節(jié)復(fù)雜度。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2567911