一种改进的卷积神经网络SAR目标识别算法
本文提出了一种改进的卷积神经网络算法，用于合成孔径雷达（SAR）目标识别。该算法旨在解决卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题。
authors 使用数据增强技术扩增训练集，以提高网络泛化能力。然后，对目标进行特征提取，使用零相位成分分析得到一组特征集对卷积神经网络进行预训练。
在网络结构中，authors 采用了修正线性单元、 Dropout、正则化、单位卷积核等稀疏性技术，以防止过拟合现象。实验结果表明，该算法对各类目标及其变形目标子类具有较好的识别性能，并对噪声有较强的鲁棒性。
该算法的贡献在于：
1. 提出了数据增强技术，以提高网络泛化能力。
2. 使用零相位成分分析对目标进行特征提取。
3. 采用稀疏性技术防止过拟合现象。
该算法的优点在于：
1. 具有较好的目标识别性能。
2. 具有较强的鲁棒性对噪声。
该算法的应用前景在于：
1. 合成孔径雷达图像目标识别。
2. 机器学习技术在军事领域的应用。
该算法为合成孔径雷达目标识别提供了一种有效的解决方案，对于机器学习技术在军事领域的应用具有重要的参考价值。
关键词：卷积神经网络、合成孔径雷达、数据增强、修正线性单元。
知识点：
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习算法，常用于图像识别和分类。
2. 合成孔径雷达（Synthetic-Aperture Radar，SAR）：一种雷达系统，具有全天时、全天候、高分辨、大幅宽的特点。
3. 数据增强（Data Augmentation）：一种技术，用于扩增训练集，以提高网络泛化能力。
4. 零相位成分分析（Zero-Phase Component Analysis，ZCA）：一种特征提取技术，用于目标识别。
5. 修正线性单元（Rectified Linear Unit，ReLU）：一种激活函数，用于神经网络中。
6. Dropout：一种稀疏性技术，用于防止过拟合现象。
7. 正则化（Regularization）：一种技术，用于防止过拟合现象。
8. 单位卷积核（Unit Convolution Kernel）：一种稀疏性技术，用于防止过拟合现象。
