针对传统卷积神经网络(CNN)中Sigmod激活函数求导计算量大,提取SAR图像特征效率不高的问题,本文将CNN中的Sigmod激活函数改进为Relu激活函数,并结合极限学习机(ELM)算法,提出了基于CNN-ELM算法的SAR图像识别算法,通过对SAR图像进行分类识别的实验表明,该算法能实现网络的稀疏性,缓解过拟合问题,加快网络的收敛速度,并且具有更高的识别率.
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