针对传统分类方法中飞机雷达回波信号识别分类精度低、人工定义特征稳定性差的问题，提出基于多重分形关联特征和深度卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的雷达目标分类方法.首先，对输入训练数据进行多重分形关联分析，将多重分形关联谱的投影图作为输入特征图；然后，利用深度卷积神经网络对特征进行训练，得到训练模型；最后，使用训练后的模型对目标进行分类.实验结果表明：相对于其他3种方法，该文方法有更强的飞机分类性能.
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