[发明专利]一种融合类别属性的深度网络地下目标识别方法及系统在审
| 申请号： | 201510936603.7 | 申请日： | 2015-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN105512635A | 公开（公告）日： | 2016-04-20 |
| 发明（设计）人： | 邹海林;柳婵娟;周树森;臧睦君 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 王澎 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合类别属性的深度网络地下目标识别方法及系统，方法包括：对接收到的多个地下目标物的探地雷达回波信号进行预处理，提取分别表征所述多个目标物的多个目标回波信号；根据所述多个目标信号建立样本数据集，所述样本数据集包括所述多个目标信号和目标信号所属的多个类别信息；深度网络分类器对所述样本数据集内的数据进行深度网络训练迭代计算，寻找使得所述样本数据集的代价函数值最小的参数；在所述深度网络训练迭代计算过程中，利用softmax回归方式进行分类识别以确定所述多个目标物。本发明与现有识别方法对比，当样本量不足或训练迭代次数不多时本发明可有效地提高目标物的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 类别 属性 深度 网络 地下 目标 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种融合类别属性的深度网络地下目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对接收到的多个地下目标物的探地雷达回波信号进行预处理，提取分别表征所述多个目标物的多个目标信号；根据所述多个目标信号建立样本数据集，所述样本数据集包括所述多个目标信号和目标信号所属的多个类别信息；深度网络分类器对所述样本数据集内的数据进行深度网络训练迭代计算，寻找使得所述样本数据集的代价函数值最小的参数；在所述深度网络训练迭代计算过程中，利用softmax回归方式进行分类识别以确定所述多个目标物。
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