融合CNN与图像相似度的零样本SAR目标识别方法.pdfVIP

下载本文档

0
0
约3.66万字
约 25页
2023-04-21 发布于北京
举报
版权申诉

融合CNN与图像相似度的零样本SAR目标识别方法.pdf

1、本文档共25页，其中可免费阅读24页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种融合卷积神经网络与图像相似度的零样本SAR目标识别方法，解决了现有技术中难以仅通过仿真数据识别未知的真实目标的技术问题。实现包括：数据预处理、构建卷积神经网络、训练卷积神经网络、卷积神经网络预分类和多相似度融合分类器精分类。通过将真实数据分为与仿真数据分布较为相似的部分和较为不相似的部分，并针对这两部分分别设计识别方法，本发明可以结合卷积神经网络的高效性和多相似度融合分类器的高性能。与现有方法相比，本发明显著提高了识别准确率。本发明无需有标记的真实数据参与训练过程，仅依靠仿真数据

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113902969 A (43)申请公布日 2022.01.07 (21)申请号 202111188558.3 (22)申请日 2021.10.12 (71)申请人西安