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基于深度学习的合成孔径雷达地面目标识别技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9-10页
    1.2 国内外在该方向上的研究现状第10-14页
        1.2.1 深度学习在图像识别领域的研究现状第10-12页
        1.2.2 SAR目标识别技术研究现状第12-14页
    1.3 论文主要结构第14-16页
第2章 卷积神经网络理论第16-29页
    2.1 引言第16页
    2.2 卷积神经网络原理第16-18页
        2.2.1 局部连接第16-17页
        2.2.2 参数共享第17-18页
    2.3 卷积神经网络的基本结构第18-25页
        2.3.1 卷积层第18-19页
        2.3.2 非线性激活函数第19-21页
        2.3.3 池化层第21-22页
        2.3.4 全连接层第22-23页
        2.3.5 分类器设计第23-25页
    2.4 卷积神经网络的优化方法第25-28页
        2.4.1 反向传播第25-26页
        2.4.2 梯度下降优化算法第26-27页
        2.4.3 过拟合问题与应对策略第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于卷积神经网络的SAR目标识别方法第29-41页
    3.1 引言第29页
    3.2 SAR成像原理简析第29-30页
    3.3 SAR图像地面目标数据集第30-34页
        3.3.1 MSTAR公开数据集第30-33页
        3.3.2 OKTAL仿真数据集第33-34页
    3.4 SAR图像数据增强方法第34-37页
    3.5 SAR目标识别算法整体结构第37-38页
    3.6 训练方法第38-40页
        3.6.1 批量归一化第38-39页
        3.6.2 Adam优化算法第39-40页
    3.7 本章小结第40-41页
第4章 系统设计和实验结果分析第41-55页
    4.1 引言第41页
    4.2 实验软硬件平台设计第41-43页
        4.2.1 深度学习框架选择第41-42页
        4.2.2 实验平台配置第42-43页
    4.3 MSTAR数据集实验结果第43-53页
        4.3.1 未使用数据增强方法的SAR目标识别算法第44-47页
        4.3.2 使用数据增强方法的SAR目标识别算法第47-51页
        4.3.3 可视化分析第51-53页
        4.3.4 与不同结构的CNN模型对比第53页
    4.4 OKTAL仿真数据集实验结果第53-54页
    4.5 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间发表的论文第60-62页
致谢第62页

 
 
论文编号BS2710439,这篇论文共62
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