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基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法

1912019/09/12
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法，主要解决现有技术中由于极化合成孔径雷达SAR图像的有标记样本较少造成的分类精度低的问题。其实现步骤是：(1)输入图像；(2)预处理；(3)选取样本；(4)训练三个不同的初始深度支撑向量机SVM分类器；(5)协同训练三个最终深度支撑向量机SVM分类器；(6)分类；(7)计算分类精度。本发明充分利用了极化合成孔径雷达SAR图像无标记样本的信息，解决了分类技术中存在的分类器过学习问题，提高了极化合成孔径雷达SAR图像的分类精度。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/09/12
  • 委托机构 西安电子科技大学
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