[发明专利]一种基于极端决策树的SAR图像目标识别方法在审
| 申请号： | 201910599694.8 | 申请日： | 2019-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN110321847A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 于雪莲;申威;赵林森;唐永昊;周云 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 甘茂 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 目标识别 决策树 维数 预处理 合成孔径雷达 自动目标识别 分类器设计 主成分分析 传统算法 交叉验证 匹配问题 全局特征 随机特性 提取算法 有效解决 最优参数 归一化 数据集 向量化 森林 约简 决策 应用 保证 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于极端决策树的SAR图像目标识别方法，包括以下步骤：
步骤1：对所有原始SAR图像做向量化、归一化处理，得到训练数据集；
步骤2：对训练数据集进行全局特征提取(PCA)，得到降维数据集；
步骤3：构建极端决策森林；
步骤3.1：将降维数据集中所有特征作为单棵极端决策树的输入，特征分裂使用随机分裂的方式，构建单棵极端决策树；
步骤3.2：重复步骤3.1，构建预设数量的单棵极端决策树，形成极端决策森林；
步骤3.3：K-折交叉验证，从训练数据集中取出一定比例的样本作为测试样本，多次学习得到最优参数；
步骤4：使用极端决策森林对待测样本完成分类识别，实现高精度的SAR目标识别。
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