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基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法

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摘要

基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法，属于ISAR图像处理技术领域。是为了解决针对现有对小样本条件下空间目标ISAR图像识别率低的问题。本发明针对待分类的ISAR自旋空间目标图像，利用基于多学习器优化的XGBoost模型进行空间目标ISAR图像分类；XGBoost模型是利用XGBoost算法集成堆叠网络形成的XGBoost网络模型，堆叠网络中并行的基础学习器包括图卷积网络、胶囊网络和加入基于旋转不变性的注意力机制模块的Alexnet网络；其中，胶囊网络包含一个基础特征提取模块、一个向量特征提取模块以及动态路由层，且胶囊网络中不含有池化层。主要用于ISAR图像的分类。

著录项

  • 公开/公告号CN114219960A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202111544817.1

  • 发明设计人 张云;袁浩轩;李宏博;冀振元;

    申请日2021-12-16

  • 分类号G06V10/764(20220101);G06V10/30(20220101);G06V20/00(20220101);G06V10/40(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构23213 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司;

  • 代理人时起磊

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 14:36:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-22

    公开

    发明专利申请公布

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