TY -的A2 Papakostas,乔治·A . AU -高,范盟——悦(AU - Wang Jun盟——太阳,习近平AU -杨,Erfu盟——周宋PY - 2017 DA - 2017/10/01 TI -一种新型主动Semisupervised卷积神经网络算法对SAR图像识别SP - 3105053六世- 2017 AB -卷积神经网络(CNN)可以应用在合成孔径雷达(SAR)对象识别实现良好的性能。然而,它需要大量的标签样本的训练阶段,因此其性能可以大大减少,当标签样本是不充分的。为了解决这个问题,在本文中,我们提出一个新颖的活跃semisupervised CNN算法。首先,主动学习是用来查询最丰富和可靠的样品未标记的样本来扩展初始训练数据集。接下来,semisupervised方法添加一个新开发的正则化项的损失函数CNN。因此,类中包含概率信息未标记的样本可以最大限度地利用。MSTAR数据库上的实验结果证明该算法的有效性,尽管缺乏最初的标签样本。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2017/3105053 - 10.1155 / 2017/3105053摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER