《表3 本文方法与文献方法的对比》

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《卷积神经网络在SAR目标识别中的应用》

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表3中，文献[6]利用深度卷积神经网络模型，提取并展示目标的多维度层级特征，soft-max分类精度达到93.99%；文献[7]在卷积神经网的基础上提出了一种新的识别框架SARNet，该框架通过组合多个不同的基本操作单元实现，最终3类目标识别率达到95.48%；文献[8]在误差代价函数中引入类别可分性度量，利用SVM对特征分类，达到95.9%的识别精度。由此可见，相比上述3个文献中的方法，本文的方法更为有效。