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772.
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。 相似文献
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铝合金板材相对均匀性的声-超声评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于Ritec-SNAP系统建立了声-超声技术实验系统,阐述了该实验系统的原理及应力波因子的定义,分析了在声-超声技术评价过程中用声信号的幅频特性及应力波因子表征材料相对均匀性的可行性。利用建立起来的实验系统,对铝板的相对均匀性进行了声-超声评价的实验研究。实验结果表明,用应力波因子评价铝合金板材的相对均匀性具有可行性。 相似文献
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油料动员能力评估是一个从定性到定量的分析与计算过程。在分析油料动员能力各个要素的基础上,建立了符合逻辑、切合实际的评估指标体系,确立无量纲和有量纲的量化指标及定性指标,采用直接给出法或层次分析法确定指标的权重。通过确立隶属函数和单因素评判矩阵,建立综合评判模型,并对评判结果进行分析,可对油料动员能力进行客观的评价。 相似文献