顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备.pdfVIP

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2023-06-17 发布于四川
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顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备.pdf

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本发明公开了一种顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备，其方法为：选取带标签和不带标签的极化SAR数据计算生成协方差矩阵，分别作为源域和目标域数据集；使用源域样本初始化源域及目标域的聚类中心；将源域和目标域数据输入至各自对应的复卷积神经网络，得到重构特征；通过计算重构特征与聚类中心的距离，为目标域样本确定伪标签，并更新目标域的聚类中心；重复聚类迭代，直到聚类迭代收敛或达到聚类最大迭代次数；通过最小化目标函数，迭代更新两个复卷积神经网络的参数，直到网络参数收敛，此时目标域

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113269024 B (45)授权公告日 2022.04.26 (21)申请号 202110348030.1 CN 111709315 A,2020.09.25 (22)

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