本文關(guān)鍵詞：PCA預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標識別算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對合成孔徑雷達目標識別訓練在標簽數(shù)據(jù)不足,平移、旋轉(zhuǎn)以及復雜情況下的識別率不高問題,提出一種優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標識別算法.為克服標簽數(shù)據(jù)不足,利用主成分分析非監(jiān)督訓練一組特征集初始化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);為提高訓練速度,同時避免陷入過擬合,采用線性修正函數(shù)作為非線性函數(shù);為增強魯棒性,同時減小下采樣對特征表示的影響,引入概率最大化下采樣的方式,并在卷積層后對特征進行局部對比度標準化.實驗表明,與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該算法對合成孔徑雷達目標具有更高的識別率,并對圖像各種形變以及復雜背景具有較好的魯棒性.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析 概率最大化下采樣 線性修正函數(shù) 局部對比度標準化
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61379104;61372167)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 對圖像中目標的精確和魯棒識別是模式識別及人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容.在軍事領(lǐng)域,隨著合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技術(shù)的完善和合成孔徑雷達數(shù)據(jù)級數(shù)倍的增加,從大量數(shù)據(jù)及復雜場景中獲取并識別各類軍事目標成為了研究熱點.近年來,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為機器學

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本文編號：416665