摘要:随着航天技术的发展,我国SAR载荷的探测体系呈现多种类、多分辨率的发展趋势。传统的检测识别方法很难适应多分辨率、多种类的SAR图像数据,从而需要寻求一种能从多分辨率的图像数据中提取有效特征的方法。智能化发展非常迅速,本文基于SAR图像的特点,提出了改进的ELU激活函数卷积神经网络的方法,建立了结合ELU激活函数和二次代价函数的深度学习模型。同时,在训练样本中建立样本特征与所在分类中心的距离函数,用模糊支持向量机(FSVM)对提取的特征进行了分类。试验结果表明,本文方法提高了SAR图像舰船检测的抗噪性,并且检测率达到了98.6%。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
教育研究与评论·课堂观察 首都医科大学学报·社科版 教育研究与评论·小学教育教学 雷达与对抗 冶金设备管理与维修 高校辅导员学刊 大学物理实验 产业质量研究 安徽农学通报·下半月刊 集美大学学报·自然科学版 临床普外科电子 中华活页文选·高一版相关文章
改进工作作风心得体会