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针对CNN识别SAR目标准确率低且运行时间长的问题,提出了一种把迁移学习和卷积神经网络VGG16结构相结合的迁移VGG16方法。首先将MSTAR数据集中的SAR目标通过微调迁移VGG16预训练模型提取目标特征;然后通过Softmax分类器进行特征分类识别。实验结果表明,通过与现有VGG16算法和迁移LENET方法对比,迁移VGG16的SAR目标识别率分别由前者的86.2%和90.8%提高到了94.4%。