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PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法
被引量：
26
1
作者
史鹤欢
许悦雷
+2 位作者
马时平
李岳云
李帅
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期161-166,共6页
针对卷积神经网络对合成孔径雷达目标识别训练在标签数据不足,平移、旋转以及复杂情况下的识别率不高问题,提出一种优化的卷积神经网络目标识别算法.为克服标签数据不足,利用主成分分析非监督训练一组特征集初始化卷积神经网络;为提高...
针对卷积神经网络对合成孔径雷达目标识别训练在标签数据不足,平移、旋转以及复杂情况下的识别率不高问题,提出一种优化的卷积神经网络目标识别算法.为克服标签数据不足,利用主成分分析非监督训练一组特征集初始化卷积神经网络;为提高训练速度,同时避免陷入过拟合,采用线性修正函数作为非线性函数;为增强鲁棒性,同时减小下采样对特征表示的影响,引入概率最大化下采样的方式,并在卷积层后对特征进行局部对比度标准化.实验表明,与传统的卷积神经网络相比,该算法对合成孔径雷达目标具有更高的识别率,并对图像各种形变以及复杂背景具有较好的鲁棒性.
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关键词
卷积神经网络
主成分分析
概率最大化下采样
线性修正函数
局部对比度标准化
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职称材料
题名
PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法
被引量：
26
1
作者
史鹤欢
许悦雷
马时平
李岳云
李帅
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期161-166,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379104
61372167)
文摘
针对卷积神经网络对合成孔径雷达目标识别训练在标签数据不足,平移、旋转以及复杂情况下的识别率不高问题,提出一种优化的卷积神经网络目标识别算法.为克服标签数据不足,利用主成分分析非监督训练一组特征集初始化卷积神经网络;为提高训练速度,同时避免陷入过拟合,采用线性修正函数作为非线性函数;为增强鲁棒性,同时减小下采样对特征表示的影响,引入概率最大化下采样的方式,并在卷积层后对特征进行局部对比度标准化.实验表明,与传统的卷积神经网络相比,该算法对合成孔径雷达目标具有更高的识别率,并对图像各种形变以及复杂背景具有较好的鲁棒性.
关键词
卷积神经网络
主成分分析
概率最大化下采样
线性修正函数
局部对比度标准化
Keywords
convolutional neural network
principal component analysis
probabilistic max-pooling
rectified linear units
local contrast normalization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法
史鹤欢
许悦雷
马时平
李岳云
李帅
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
26
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