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针对传统目标识别方法人工提取特征难以挖掘到数据深层次特征的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)应用于高分辨距离像(HRRP)的目标识别方法,实现了对数据深层次特征的自动提取。首先构造CNN模型,设置网络参数;然后针对HRRP数据是一维的问题,将HRRP数据重新排列使一维数据变为二维数据;其次用训练数据对CNN模型进行训练得到网络参数;最后用训练好的网络模型对测试数据进行目标识别。通过对数据的减半并且添加噪声,验证了CNN的泛化性能。通过对学习率的优化,可以进一步提高CNN的识别率。实测数据的实验结果表明,CNN具有较好的识别性能。 相似文献
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文中设计采用面源黑体对大口径中波红外辐射特性测量系统进行辐射标定,通过改变探测器积分时间的方式提高系统红外辐射强度测量的动态范围,得到全系统基于积分时间变量的辐射标定公式.分析了探测器像元的饱和特性,得到了像元的饱和边界条件.边缘像元的动态范围相对于中心像元扩大近50％.在1-3 ms积分时间范围内,探测器像元响应灰度... 相似文献
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