对原始数据集的处理过程如下:将原始数据按照特征集随机分为多个小的特征子集数据块,之后在每个特征子集的数据块中依据数据实例进行重采样,将重采样后的数据小块进行主成分分析,使得到的各特征值的重要性程度系数与原数据集进行相应的乘积变动。因采样过程得到的数据块要小于原始数据块,所以得到特征集的大小也就不同,以新特征集作为各个RBFN基分类器的输人来训练模型和预测数据。...
第1级CNN输入数据为原始SAR图像,且包含4类目标,每类分别由真实和虚假目标组成;第2级CNN输入数据为对阴影进行增强的处理后图像,每类目标的真实和虚假目标分别为两类,即完成8类目标的识别。文献[45,46]均对包含光学图像和SAR图像两模态数据进行CNN目标识别。其中,文献[45]通过对云的光学图像、SAR图像进行CNN分类,获得天气情况。...
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