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采用后向传播(BP)神经网络对空间目标进行识别时,高维的输入特征导致网络结构复杂,识别性能降低。针对上述难点,该文提出一种基于谱回归(SR)特征降维与BP神经网络的识别方法。该方法首先对空间目标进行HOG特征提取,然后将提取的高维HOG特征进行SR降维,最后把降维后的数据通过BP分类器进行训练识别。实验结果表明:该方法的降维和识别特性优于传统降维方法PCA, KPAC, LPP, KLPP等,能够兼顾实时性和准确性,提高了识别性能。 相似文献
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83.
用液晶膜防护强激光损伤弱光探测器 总被引:5,自引:0,他引:5
基于向列型液晶自聚焦现象制成激光功率限制器。在本文实验中,液晶膜厚为100μm、200μm、300μm,测得当1.06μm激光入射功率分别为~3.3kW、~2.7kW和~1.6kW时,因自聚焦而有部分光偏离原光路,到达探测系统的激光能量仅为入射能量的较小份额,从而使弱光探测器免遭强激光损伤。该功率限制器在强激光使液晶炭化条件下,仍能对探测器起到保护作用。 相似文献
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