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基于稀疏约束神经网络的红外弱小目标检测技术
文献摘要：
提出一种基于稀疏约束的神经网络模型和完备的矩特征集,用于提高红外弱小目标检测性能.传统的神经网络分类模型往往采用SoftMax,Logistic回归等激活函数,而本文设计更为简单的符号函数作为分类层激活函数,并通过逐步回归的方式实现对参数的求解.同时,为了降低计算复杂度、提高算法性能,目标函数加入了范数约束使得参数具有一致性并使其稀疏化.实验结果显示,所提算法相比传统的方法性能更好,且能够达到实时处理要求.
文献关键词：
红外目标检测;稀疏约束;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
聂青凤;刘应杰;梁赟
作者机构：
光电控制技术重点实验室,河南洛阳 471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000
文献出处：
引用格式：
[1]聂青凤;刘应杰;梁赟-.基于稀疏约束神经网络的红外弱小目标检测技术)[J].电光与控制,2022(08):40-44
A类：
B类：
稀疏约束,红外弱小目标检测,矩特征,征集,检测性能,神经网络分类,分类模型,SoftMax,激活函数,符号函数,逐步回归,低计算复杂度,算法性能,范数约束,数具,稀疏化,实时处理,红外目标检测
AB值：
0.314204
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