[发明专利]基于半监督学习和特征约束的SAR目标鉴别方法有效
| 申请号： | 202010143832.4 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111126361B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 王英华;唐天顾;王宁;刘宏伟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习和特征约束的SAR目标鉴别方法，主要解决现有有标签训练SAR数据不充分导致过拟合和鉴别性能差的问题。其方案是：1)获取给定的有标签训练数据集、无标签训练数据集和测试样本集，对其进行预处理，得到新的训练集和新的测试集；2)构建基于特征约束的半监督SAR目标鉴别网络Ψ：3)将新的训练集输入到构建好的SAR目标鉴别网络Ψ中进行训练，得到训练好的网络Ψ′；4)将新的测试集输入到训练好的SAR目标鉴别网络Ψ′中，得到最终的目标鉴别结果。本发明利用半监督学习和特征约束，一定程度上减轻了有标签数据不充分导致的过拟合问题，增强了网络学习的特征的鉴别性，提升了网络SAR目标鉴别的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 特征 约束 sar 目标 鉴别方法 | ||
【主权项】：
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