基本信息:
- 专利标题： 基于卷积神经网络与NP准则的SAR目标鉴别方法
- 申请号：CN201811295552.4 申请日：2018-11-01
- 公开(公告)号：CN109558803A 公开(公告)日：2019-04-02
- 发明人： 王英华 , 贾少鹏 , 刘宏伟 , 王宁
- 申请人： 西安电子科技大学
- 申请人地址： 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- 专利权人： 西安电子科技大学
- 当前专利权人： 西安电子科技大学
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
- 代理机构： 陕西电子工业专利中心
- 代理人： 王品华; 韦全生
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06N3/04
摘要：
本发明公开了一种基于卷积神经网络与NP准则的SAR目标鉴别方法，主要解决训练数据中目标与杂波样本数量失衡时，现有技术对目标测试样本的鉴别准确率较低的问题。其方案是：1.构建具有预处理网络的SAR目标鉴别网络框架；2.定义新的代价函数作为训练网络时的损失函数；3.将训练样本输入到构建好的SAR目标鉴别网络中，用新定义的损失函数对网络模型进行训练；4.待模型收敛后，将测试样本输入到训练好的SAR目标鉴别网络中，得到最终的目标鉴别结果。本发明对现有的交叉熵代价函数进行改进，并结合卷积神经网络将图像预处理问题转化为网络模型求解问题，有效地提高了目标鉴别的准确率，可用于目标与杂波训练样本不平衡时的目标鉴别。
公开/授权文献:
- CN109558803B 基于卷积神经网络与NP准则的SAR目标鉴别方法 公开/授权日：2021-07-27
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |