技术总结
本发明方法公开了一种知识自编码网络及其极化SAR影像地物分类方法，主要解决现有极化SAR影像地物分类方法人工标记过多、分类正确率较低等问题。其实现主要是：构建知识自编码网络，逐层提取输入数据在不同深度层次的特征，用极化SAR影像数据Wishart距离作为先验知识指导地物分类；在网络学习时用正交PSO算法对网络参数寻优得到分类网络；将待分类数据输入网络得到分类结果。本发明通过构建知识自编码网络，自动对数据进行特征提取，避免人工参与，消除不确定因素；用先验知识指导分类结果，提高分类正确率；用正交PSO算法对网络寻优，加快训练速度。本发明可用于数据分类、图像分类、场景分类、目标识别及数据预测分析。
技术研发人员：焦李成;屈嵘;李倩;杨淑媛;侯彪;王爽;马文萍;马晶晶;刘红英
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
文档号码：201410741792
技术研发日：2014.12.05
技术公布日：2017.08.25