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摘 要:本发明公开了一种基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法,主要解决现有技术中由于极化合成孔径雷达SAR图像的有标记样本较少造成的分类精度低的问题。其实现步骤是:(1)输入图像;(2)预处理;(3)选取样本;(4)训练三个不同的初始深度支撑向量机SVM分类器;(5)协同训练三个最终深度支撑向量机SVM分类器;(6)分类;(7)计算分类精度。本发明充分利用了极化合成孔径雷达SAR图像无标记样本的信息,解决了分类技术中存在的分类器过学习问题,提高了极化合成孔径雷达SAR图像的分类精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201410465603.9 | 专利名称: | 基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法 |
申请日: | 2014-09-15 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 R 港口 训练搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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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 |