用户名: 密码:    忘记密码   注册   在线充值
知识自编码网络及其极化SAR影像地物分类方法  
 【申请号】  CN201410741792.8  【申请日】  2014-12-05
 【公开号】  CN104463207A  【公开日】  2015-03-25
 【申请人】  西安电子科技大学  【地址】  710071 陕西省西安市太白南路2号
 【共同申请人】  
 【发明人】  焦李成;屈嵘;李倩;杨淑媛;侯彪;王爽;马文萍;马晶晶;刘红英
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  陕西电子工业专利中心 61205  【代理人】  程晓霞;王品华
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  61
 【摘要】  本发明方法公开了一种知识自编码网络及其极化SAR影像地物分类方法,主要解决现有极化SAR影像地物分类方法人工标记过多、分类正确率较低等问题。其实现主要是:构建知识自编码网络,逐层提取输入数据在不同深度层次的特征,用极化SAR影像数据Wishart距离作为先验知识指导地物分类;在网络学习时用正交PSO算法对网络参数寻优得到分类网络;将待分类数据输入网络得到分类结果。本发明通过构建知识自编码网络,自动对数据进行特征提取,避免人工参与,消除不确定因素;用先验知识指导分类结果,提高分类正确率;用正交PSO算法对网络寻优,加快训练速度。本发明可用于数据分类、图像分类、场景分类、目标识别及数据预测分析。
 【主权项】  一种知识自编码网络,是一种多元神经网络结构,其特征在于:所述网络由1个自编码网络Net1和1个知识网络Net2级联构成;Net1具体有1个输入层、n个自编码特征抽象层和1个输出层级联构成,记Net1的输出层为输出层1;Net2具有1个知识层和1个输出层级联构成,记Net2的输出层为输出层2;Net1的输出层1与Net2的知识层并联构成Net2的输入,并将此输入直接与输出层2级联。
 【页数】  15
 【主分类号】  G06K9/62
 【专利分类号】  G06K9/62;G06N3/02
   推荐下载阅读CAJ格式全文 查询法律状态
(不支持迅雷等加速下载工具,请取消加速工具后下载。)

 


专利产出状态分析  
本领域科技成果与标准  
发明人发表文献
申请机构(个人)发表文献
本专利研制背景
本专利应用动态
所涉核心技术研究动态
京 ICP 证 040431 号 网络出版服务许可证 (总)网出证(京)字第 271 号经营性网站备案信息 京公网安备 11010802020460 号
© 2010-2017 中国知网(CNKI) 《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN 平台基础技术由 KBASE 11.0 提供
服务热线:400-810-9888 订卡热线:800-810-6613
在线咨询:http://help.cnki.net 客服中心:http://service.cnki.net 电子邮件:help@cnki.net
可信网站 诚信网站