關鍵詞：dbn sdae 雙通道 單隱含層 加權融合 

摘要：研究了DBN和SDAE在SAR雷達目標識別領域的應用,并在此基礎上提出了一種雙通道單隱含層的深度學習模型DBN-SDAE。該模型的優(yōu)勢在于采用雙通道的單隱含層模型對圖像數(shù)據(jù)進行學習,提取圖像特征,避免了傳統(tǒng)深度學習方法隨著隱含層和神經(jīng)元數(shù)量的增加計算復雜度增長過快的缺點;同時采用加權融合方法融合兩個通道所學習的特征,既保留了數(shù)據(jù)的細節(jié)信息,又保留了數(shù)據(jù)的結構信息,一定程度上解決了特征利用不充分的問題。實驗結果表明,所提方法在NN迭代次數(shù)遠遠小于DBN中NN的迭代次數(shù);且在識別準確率上最高可達98.640%,較SDAE和DBN分別高0.511%和1.701%。

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