【摘 要】
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合成孔径雷达有多个通道,采集得到的远程雷达图象特征较多,图像合成后由于特征的不一致,造成图像维度很高。传统的图像分类方法在设置训练器时,一旦雷达图像特征维数很高,会使得传统的分类器难以训练至给定要求,模型的分类中心发生偏移,造成图像分类不准。提出了一种遗传因子优化的超高维度合成孔径雷达图像分类算法。利用遗传因子优化方法,对采集的雷达图像分类参数进行优化训练,从而获取最优参数。利用搜索空间划分方法,
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合成孔径雷达有多个通道,采集得到的远程雷达图象特征较多,图像合成后由于特征的不一致,造成图像维度很高。传统的图像分类方法在设置训练器时,一旦雷达图像特征维数很高,会使得传统的分类器难以训练至给定要求,模型的分类中心发生偏移,造成图像分类不准。提出了一种遗传因子优化的超高维度合成孔径雷达图像分类算法。利用遗传因子优化方法,对采集的雷达图像分类参数进行优化训练,从而获取最优参数。利用搜索空间划分方法,对采集的雷达图像进行分类处理。实验结果表明,改进的算法进行高精度合成孔径雷达图像分类,能够有效提高分类的
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