基于SOFM神经网络的SAR图像目标识别

• 作者: 刘伟伟 卢晓敏 宋慧娟 胡兴平
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射神经网络 目标识别 合成孔径雷达 不变矩 聚类分析 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 探测跟踪技术
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TN958
• 字数: 3021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2016.04.010

摘要

在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别.通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量.利用自组织特征映射(SOFM)神经网络对目标进行了聚类分析.实验表明,选取的特征向量能够较准确地描述目标,且SOFM神经网络能够自适应,自组织地对目标进行聚类.同时,用测试图像对训练好的网络进行了测试,得到了较为理想的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋慧娟		2	2	1.0	1.0
2	胡兴平		2	3	1.0	1.0
3	刘伟伟		1	2	1.0	1.0
4	卢晓敏		1	2	1.0	1.0