【摘 要】
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近年来,基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络（Fully Convolutional N
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,中国科学院电子学研究所,赣南师范大学物理与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61431018,61501210,61571421);江西省自然科学基金(20161BAB202054);江西省教育厅科技项目(GJJ150684,GJJ170825)~~
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近年来,基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Network, FCNN）是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器（Improved Convolutional Auto-Encoder, I
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