基于卷积神经网络与NP准则的SAR目标鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络与NP准则的SAR目标鉴别方法，主要解决训练数据中目标与杂波样本数量失衡时，现有技术对目标测试样本的鉴别准确率较低的问题。其方案是：1.构建具有预处理网络的SAR目标鉴别网络框架；2.定义新的代价函数作为训练网络时的损失函数；3.将训练样本输入到构建好的SAR目标鉴别网络中，用新定义的损失函数对网络模型进行训练；4.待模型收敛后，将测试样本输入到训练好的SAR目标鉴别网络中，得到最终的目标鉴别结果。本发明对现有的交叉熵代价函数进行改进，并结合卷积神经网络将图像预处理问题转化为网络模型求解问题，有效地提高了目标鉴别的准确率，可用于目标与杂波训练样本不平衡时的目标鉴别。