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摘要
本发明公开了一种基于CNN和SVM决策融合的SAR目标分类方法,其思路为：确定SAR图像,所述SAR图像包括λ类目标,对所述λ类目标进行划分得到训练集和测试集；然后对测试集进行标准化和子集划分,得到第一测试子集testx1、第二测试子集testx2和第三测试子集testx3；然后得到trainx的标准化特征矩阵traindata、testx1的标准化特征矩阵testdata1、testx2的标准化特征矩阵testdata2和testx3的标准化特征矩阵testdata3后分别得到参数矩阵W和偏移向量bb；确定第一列向量C1、第二列向量C2和第三列向量C3；进而得到最终的预测类别列向量；计算得到v2类被识别为v1类的概率后记为基于CNN和SVM决策融合的SAR目标分类结果。
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