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SAR ATR中标签噪声不确定性建模与纠正
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作者 于跃 王琛 +6 位作者 师君 陶重犇 李良 唐欣欣 周黎明 韦顺军 张晓玲 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期974-984,共11页
深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方... 深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方法:以损失曲线作为判别特征,应用无监督模糊聚类算法获得聚类中心和类别隶属度以建模各样本标签噪声不确定度;根据样本标签噪声不确定度将样本集划分为噪声标签样本集、正确标签样本集和模糊标签样本集,以加权训练损失方法分组处理训练集,指导分类网络训练实现纠正噪声标签。在MSTAR数据集上的实验证明,该文所提方法可处理数据集中混有不同比例标签噪声情况下的网络训练问题,有效纠正标签噪声。当训练数据集中标签噪声比例较小(40%)时,该文所提方法可纠正98.6%的标签噪声,并训练网络达到98.7%的分类精度。即使标签噪声比例很大(80%)时,该文方法仍可纠正87.8%的标签噪声,并训练网络达到82.3%的分类精度。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 标签噪声 标签噪声纠正 标签噪声不确定性建模 糊聚类算法
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Iterative and accurate determination of small angle X-ray scattering background
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作者 Geng Wang Li-Feng Xu +5 位作者 Jian-Lei Shen Guang-Bao Yao Zhi-Lei Ge Wen-Qin Li Chun-Hai Fan Gang Chen 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2016年第5期109-113,共5页
X-ray scattering is widely used in material structural characterizations.The weak scattering nature,however,makes it susceptible to background noise and can consequently render the final results unreliable.In this pap... X-ray scattering is widely used in material structural characterizations.The weak scattering nature,however,makes it susceptible to background noise and can consequently render the final results unreliable.In this paper,we report an iterative method to determine X-ray scattering background and demonstrate its feasibility by small angle X-ray scattering on gold nanoparticles.This method solely relies on the correct structural modeling of the sample to separate scattering signal from background in data fitting processes,which allows them to be immune from experimental uncertainties.The importance of accurate determination of the scaling factor for background subtraction is also illustrated. 展开更多
关键词 小角X射线散射 迭代方法 精确测定 背景噪声 数据拟合 结构 不确定性 准确测定
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