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基于深度学习的SAR目标识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 SAR自动目标识别研究发展现状第10-12页
        1.2.2 深度学习研究发展现状第12-13页
    1.3 本文工作及内容安排第13-15页
第二章 基于机器学习的SAR目标识别第15-37页
    2.1 SAR图像处理第15-17页
        2.1.1 SAR图像特性分析第15-16页
        2.1.2 SAR图像预处理第16-17页
        2.1.3 SAR图像特征提取第17页
    2.2 机器学习理论第17-31页
        2.2.1 监督学习第18-29页
        2.2.2 非监督学习第29-31页
    2.3 实验结果及分析第31-36页
        2.3.1 实验内容第31-33页
        2.3.2 MSTAR数据库简介第33-34页
        2.3.3 实验结果与分析第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 基于深度置信网络的SAR目标识别第37-57页
    3.1 深度学习与SAR目标识别第37-39页
    3.2 深度置信网络第39-50页
        3.2.1 概率图模型与马尔科夫随机场第41-44页
        3.2.2 玻尔兹曼机与限制玻尔兹曼机第44-45页
        3.2.3 限制玻尔兹曼机训练第45-47页
        3.2.4 MCMC方法与CD-k算法第47-48页
        3.2.5 从限制玻尔兹曼机到深度置信网络第48页
        3.2.6 softmax分类器第48-50页
    3.3 基于深度置信网络的SAR目标识别第50-56页
        3.3.1 实验内容第50-52页
        3.3.2 实验结果与分析第52-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第四章 基于卷积神经网络的SAR目标识别第57-67页
    4.1 卷积神经网络第57-60页
        4.1.1 卷积神经网络介绍第57-59页
        4.1.2 卷积神经网络训练第59-60页
    4.2 基于卷积神经网络的SAR目标识别第60-63页
        4.2.1 实验内容第60-61页
        4.2.2 实验结果与分析第61-63页
        4.2.3 深度置信网络和卷积神经网络在识别SAR目标的性能对比第63页
    4.3 卷积神经网络下相干斑对识别性能影响的分析第63-65页
        4.3.1 相干斑及其抑制第63页
        4.3.2 实验内容第63-65页
        4.3.3 实验结果与分析第65页
    4.4 本章小结第65-67页
第五章 总结与展望第67-69页
    5.1 本文总结第67页
    5.2 工作展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-77页

 
论文编号BS3380976,这篇论文共77
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