一種基于支持向量回歸的 SAR 圖像適配性預(yù)測方法
本發(fā)明公開了一種基于支持向量回歸的雷達(dá)圖像適配性預(yù)測方法。所述方法包括:學(xué)習(xí)階段,提取 SAR 圖像多維特征構(gòu)成學(xué)習(xí)集;對學(xué)習(xí)集樣本特征預(yù)處理后,將其分為學(xué)習(xí)集 L1、L2,然后用學(xué)習(xí)集L1 訓(xùn)練支持向量機(jī),并用得到的 SVM 模型對學(xué)習(xí)集 L2 進(jìn)行分類,根據(jù)分類正確率、樣本特征和類心之間的距離計(jì)算各樣本的適配率;之后利用學(xué)習(xí)集特征及其相應(yīng)的適配率,擬合回歸得到適配性預(yù)測函數(shù)模型;預(yù)測階段,對待評估的 SAR 圖像
華中科技大學(xué)
2021-04-14