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公开(公告)号：CN117893799A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311827159.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应谱感知演化神经网络的高光谱图像分类方法，包括：从高光谱图像数据集中提取其中有类别标签的样本构成训练样本集，提取其中无类别标签的样本构成测试样本集；基于进化算法搜索由光谱特征感知卷积模块组成的多尺度谱感知卷积神经网络网络；利用训练样本集训练搜索到的最优网络，得到训练完成的高光谱图像分类网络；利用高光谱图像分类网络得到测试样本集中各待测样本的分类结果，并利用各待测样本的分类结果以及有类别标签的数据体样本中各像素的类别，得到高光谱图像数据体的分类结果图。本发明通过考虑高光谱图像的特性，能有效提取高光谱图像的空间信息和光谱信息，提高高光谱图像分类效果。
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公开(公告)号：CN115034364A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210640866.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 西北工业大学 , 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
Abstract: 本发明提供了一种利用AHP与自动编码器的分布式孔径评估方法，利用评估过程中所涉及的各类指标参数建立评估所需的指标集，然后根据实际评价需求确定评价集，紧接着构造模糊矩阵，然后根据各级指标相对于上一级指标的相对重要程度计算指标权重，计算指标权重的过程包括构造判断矩阵，相对权重计算以及一致性检验。最后进行模糊综合，得到AHP评估结果。使用AHP对一部分数据进行标记后，最后利用自动编码器对数据进行分布式孔径数据的评估。本发明引入了深度信念网络，利用自动编码器对数据进行标记训练，利用训练好的模型对新的数据进行评估，减少了对分布式孔径系统进行评估的工作量以及局限性，提高了系统评估的效率和可信性。
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公开(公告)号：CN115113155A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210869468.9
申请日：2022-07-22
Applicant: 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 , 西北工业大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供了一种机载分布式孔径相参合成雷达测试与评估方法，构建分布式孔径相参合成雷达聚合能力指标评价体系，建立分布式孔径聚合能力评估指标体系仿真模型，构建一体化暗室验证系统，根据抗干扰能力指标仿真方法进行实验系统的搭建，在一体化暗室验证系统中，数据进行采集与管理，最终构建分布式孔径相参合成雷达聚合及应用能力评估系统。本发明采用多层面指标综合评估，可有效表征分布式孔径雷达聚合能力，本发明提出的云协同架构性能测试与评估方法可广泛应用于分布式孔径相参合成雷达领域，可有效提升机载分布式孔径相参合成雷达聚合能力评估准确性。
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