发明专利已授权

融合卷积特征和集成超限学习机的SAR目标识别方法

📄 申请号：CN201710358596.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-05-19

公开号

CN107103338A

公开日

2017-08-29

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标识别合成孔径雷达图像识别机器学习超限学习机目标识别

应用场景

军事目标识别, 遥感图像分析, 地形测绘, 海上侦察, 目标检测跟踪

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摘要

本发明涉及融合卷积特征和集成超限学习机的SAR目标识别方法。现有技术将深度卷积神经网络应用于SAR图像目标识别时，为提高识别精度，需解决样本扩充、模型优化设计、长时间训练等问题。为解决在SAR目标识别中，由于各类别目标样本数量的缺乏，引起的分类结果准确性和识别速度不能同时提高的问题，本发明将缩放后的图像通过随机卷积核进行滤波与池化操作，利用随机抽取的方法对得到的特征进行降维，最后用集成超限学习机得到分类结果。本发明提出的方法在极大地提高了识别速度的同时，提高了识别精度，具有更好的应用前景。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种阻燃导热型无溶剂聚氨酯合成革的生产方法

当前第 / 件

一种自散热低摩擦轴承座

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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