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基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究

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基于深度学习的SAR图像目标识别算法的研究
论文目录
 
致谢第1-4页
摘要第4-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 研究课题的背景和目的意义第8页
  · SAR研究现状第8-10页
  · 本论文主要研究内容及章节安排第10-12页
第二章 SAR图像去噪处理的研究第12-29页
  · SAR图像相干斑的乘性噪声模型第12-13页
  · SAR图像的几种传统去噪方法第13-17页
    · Lee滤波器去噪第13-14页
    · Kuan滤波器去噪第14页
    · 小波变换去噪第14-16页
    · 基于Contourlet变换去噪第16-17页
  · 基于头脑风暴优化策略的NSCT阀值图像去噪算法第17-28页
    · 非下采样Contourlet(NSCT)变换概述第17-19页
    · 头脑风暴算法的优化及改进第19-22页
    · 基于阀值优化的NSCT自适应图像去噪处理第22-24页
    · 本论文采用改进算法的去噪仿真第24-26页
    · 实验仿真结论与对比分析第26-28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 SAR图像压缩方法改进研究第29-42页
  · SAR图像的几种传统压缩方法第29-32页
    · 基于矢量量化编码的SAR图像压缩第29-30页
    · 基于DCT变换的SAR图像压缩第30-31页
    · 基于小波变换的SAR图像压缩第31-32页
  · 自适应二维隐式稀疏采样的压缩感知算法第32-37页
    · 压缩感知概述第32页
    · 压缩感知理论第32-33页
    · 基于新型稀疏采样的SAR压缩感知算法第33-37页
  · 算法仿真与结论分析第37-41页
    · 算法性能的仿真与分析第37-40页
    · 仿真结论对比分析第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于新型深度学习神经网络的SAR图像目标分割及识别方法第42-58页
  · SAR图像分割的定义第42页
  · SAR图像目标识别的难点及传统识别方法的缺点第42-44页
    · 传统深度学习神经网络的缺点第43页
    · 传统支持向量机SVM的缺点第43-44页
    · 传统SOM模型的缺点第44页
  · 深度学习第44-47页
    · 深度学习的基本思想第45页
    · 深度信念网络(Deep Belief Networks,DBNs)第45-46页
    · 深度信念网络的学习第46-47页
  · 广义回归神经网络(GRNN)第47-49页
    · GRNN的理论基础第47-48页
    · GRNN的网络结构第48-49页
  · 基于新型深度学习神经网络的SAR图像目标分割识别第49-53页
    · 受限玻尔兹曼机(RBM)的模型定义第49-50页
    · 受限玻尔兹曼机(RBM)的学习第50-51页
    · 基于改进遗传算法优化的RBM训练第51-52页
    · 基于层叠RBM与GRNN的深度信念神经网络第52-53页
  · 新型深度学习神经网络的性能仿真第53-57页
    · 算法仿真分析第53-54页
    · 仿真结论对比分析第54-55页
    · 算法稳定性对比分析第55-57页
    · 算法鲁棒性对比分析第57页
  · 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-59页
  · 全文总结第58页
  · 研究展望第58-59页
参考文献第59-65页
攻读学位期间发表的学术论文第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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