| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 深度学习研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 深度学习的主要问题和发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.3.3 RBM的研究现状与发展 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 RBM模型介绍与特征提取应用 | 第20-48页 |
| 2.1 RBM模型定义 | 第20-23页 |
| 2.1.1 RBM的基本结构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 RBM的能量函数 | 第21-23页 |
| 2.2 RBM的学习算法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 马尔科夫链与Gibbs采样 | 第23-25页 |
| 2.2.2 Contrastive Divergence算法 | 第25页 |
| 2.3 RBM模型的应用 | 第25-47页 |
| 2.3.1 基于RBM模型的轨迹目标特征学习 | 第27-35页 |
| 2.3.2 基于RBM模型的轨道目标RCS特征学习 | 第35-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于分类RBM模型的雷达目标识别 | 第48-60页 |
| 3.1 分类RBM模型 | 第48-53页 |
| 3.1.1 分类RBM基本结构与参数 | 第48-49页 |
| 3.1.2 分类RBM训练算法 | 第49-52页 |
| 3.1.3 分类softmax分类器算法 | 第52-53页 |
| 3.2 基于分类RBM模型的HRRP目标分类 | 第53-55页 |
| 3.2.1 实验基本参数和模型选择 | 第53页 |
| 3.2.2 三类飞机目标识别分类实验结果 | 第53-55页 |
| 3.3 基于分类RBM模型的RCS目标分类 | 第55-59页 |
| 3.3.1 实验基本参数和模型选择 | 第55页 |
| 3.3.2 轨道类目标识别分类实验结果 | 第55-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于模糊RBM的雷达目标识别 | 第60-71页 |
| 4.1 模糊RBM模型 | 第60-64页 |
| 4.1.1 模糊RBM的基本参数 | 第61页 |
| 4.1.2 模糊RBM的结构与函数 | 第61-62页 |
| 4.1.3 模糊RBM的训练算法 | 第62-64页 |
| 4.2 模糊RBM目标识别实验 | 第64-66页 |
| 4.2.1 模糊RBM飞机目标识别 | 第64页 |
| 4.2.2 模糊RBM轨迹类目标识别 | 第64-66页 |
| 4.3 模糊RBM目标识别抗噪性能实验 | 第66-69页 |
| 4.3.1 基于三类飞机目标HRRP数据的模糊RBM模型抗噪性能实验 | 第66-68页 |
| 4.3.2 基于轨迹类目标RCS数据的模糊RBM模型抗噪性能实验 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于RBM模型的空间轨道群目标识别 | 第71-89页 |
| 5.1 空间轨道群目标识别体系 | 第71-74页 |
| 5.1.1 空间轨道群目标识别体系发展现状 | 第71-72页 |
| 5.1.2 基于RBM模型的目标识别体系 | 第72-74页 |
| 5.2 基于雷达宽带回波信号的RBM空间轨道群目标识别 | 第74-88页 |
| 5.2.1 实验基本参数和模型选择 | 第74-77页 |
| 5.2.2 自适应分类的目标数据无监督学习 | 第77-83页 |
| 5.2.3 空间群目标分类实验 | 第83-88页 |
| 5.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 结束语 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第97页 |
