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摘 要:本发明提供一种基于脉冲神经网络的合成孔径图像分类方法。具体包括:使用深度卷积神经网络对合成孔径雷达图像进行预训练,保存训练好的权重参数;对合成孔径声呐图像进行显著性计算,将显著性计算结果输入至脉冲编码器中进行脉冲编码;将预训练的深度卷积神经网络权重参数迁移到多层脉冲神经网络作为初始权重参数,使用集成学习的方法对多层脉冲神经网络进行训练;将合成孔径声呐图像的脉冲编码结果作为训练好的多层脉冲神经网络的输入,采用脉冲解码器对多层脉冲神经网络的输出结果进行解码以判别最终分类结果。针对小样本合成孔径图像的识别问题,本发明利用合成孔径雷达图像可有效提高合成孔径声呐图像分类的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110566295.9 | 专利名称: | 基于脉冲神经网络的合成孔径图像分类方法 |
申请日: | 2021-05-24 | 申请/专利权人 | 河南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河南省开封市龙亭区金明大道1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2022-12-13 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113077017B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/12/13 | 授权 | |
2021/07/23 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/62 专利申请号: 202110566295.9 申请日: 2021.05.24 |
2021/07/06 | 公开 |