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一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法
  • ISSN号：1001-0505
  • 期刊名称：《东南大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TN957.52[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]东南大学信息科学与工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60872075);东南大学优秀博士学位论文基金资助项目(YBJJ0908)
作者： 龚淑蕾[1], 张煜东[1], 沈士喆[1], 吴乐南[1]
关键词： 极化合成孔径雷达, 灰度共生矩阵, 主成分分析
中文摘要：

为了更好地对极化合成孔径雷达图像进行分类,提出了一种基于神经网络的混合方法.特征集包括图像的5个H/α系数和基于灰度共生矩阵的6个参数.采用主成分分析方法压缩特征维数,利用3层BP神经网络进行分类,并将Levenberg-Marquardt法与共轭梯度算法相结合求解网络权值.利用该算法对San Francisco地面的实测数据进行分类,实验结果显示该算法能有效分辨地形,且性能优于Wishart最大似然估计方法.

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期刊信息
  • 《东南大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东南大学
  • 主编：毛善锋
  • 地址：南京四牌楼2号
  • 邮编：210096
  • 邮箱：xuebao@seu.edu.cn
  • 电话：025-83794323
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-0505
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1178/N
  • 邮发代号:28-15
  • 获奖情况:
  • 先后荣获第三届国家期刊奖百种重点期刊奖，2006-2...,2013年荣获首届江苏省新闻出版政府奖"报刊奖"
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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