| 基于CNN-PCA-DT算法的合成孔径雷达目标识别 |
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| 引用本文： | 李洋洋,胡红萍,白艳萍.基于CNN-PCA-DT算法的合成孔径雷达目标识别[J].火力与指挥控制,2020,45(4):53-58. |
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| 作者姓名： | 李洋洋 胡红萍 白艳萍 |
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| 作者单位： | 中北大学理学院,太原030051,中北大学理学院,太原030051,中北大学理学院,太原030051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;山西省回国留学人员科研资助项目;山西省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别是SAR图像解译的重要环节,已广泛应用于国防和国民经济领域。在传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基础上,提出了将CNN,主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)和决策树(Decision Tree,DT)相结合的算法,记为CNN-PCA-DT:利用CNN提取出SAR图像的特征向量,再用PCA降维,最后用DT分类器取代CNN中的Softmax分类器实现SAR目标识别。实验结果表明,所提出的算法在MSTAR实测数据集上取得了较高的识别准确率,从而说明了实验的有效性。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 决策树 合成孔径雷达 主成分分析 目标识别 |
Target Recognition of Synthetic Aperture Radar Based on CNN-PCA-DT Algorithm |
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| LI Yang-yang,HU Hong-ping,BAI Yan-ping.Target Recognition of Synthetic Aperture Radar Based on CNN-PCA-DT Algorithm[J].Fire Control & Command Control,2020,45(4):53-58. |
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| Authors: | LI Yang-yang HU Hong-ping BAI Yan-ping |
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| Abstract: | |
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