技术特征：
技术总结
本发明涉及融合卷积特征和集成超限学习机的SAR目标识别方法。现有技术将深度卷积神经网络应用于SAR图像目标识别时，为提高识别精度，需解决样本扩充、模型优化设计、长时间训练等问题。为解决在SAR目标识别中，由于各类别目标样本数量的缺乏，引起的分类结果准确性和识别速度不能同时提高的问题，本发明将缩放后的图像通过随机卷积核进行滤波与池化操作，利用随机抽取的方法对得到的特征进行降维，最后用集成超限学习机得到分类结果。本发明提出的方法在极大地提高了识别速度的同时，提高了识别精度，具有更好的应用前景。
技术研发人员：谷雨;徐英;冯秋晨;郭宝峰
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2017.05.19
技术公布日：2017.08.29