[发明专利]基于脉冲神经网络的合成孔径图像分类方法有效
| 申请号： | 202110566295.9 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113077017B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘扬;田猛;曹珂境;王瑞毅;党兰学;左宪禹 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475004 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于脉冲神经网络的合成孔径图像分类方法。具体包括：使用深度卷积神经网络对合成孔径雷达图像进行预训练，保存训练好的权重参数；对合成孔径声呐图像进行显著性计算，将显著性计算结果输入至脉冲编码器中进行脉冲编码；将预训练的深度卷积神经网络权重参数迁移到多层脉冲神经网络作为初始权重参数，使用集成学习的方法对多层脉冲神经网络进行训练；将合成孔径声呐图像的脉冲编码结果作为训练好的多层脉冲神经网络的输入，采用脉冲解码器对多层脉冲神经网络的输出结果进行解码以判别最终分类结果。针对小样本合成孔径图像的识别问题，本发明利用合成孔径雷达图像可有效提高合成孔径声呐图像分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 神经网络 合成 孔径 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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