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申请/专利权人：河北科技大学
摘要：本发明公开了一种SAR图像质量评估模型的构建方法和系统，涉及图像处理技术领域。该方法包括：构建训练集和测试集；构建机器学习模型，基于训练集，使用改进哈里斯鹰优化算法对机器学习模型的超参数进行迭代优化，获得最优超参数组合；基于最优超参数组合和测试集，对机器学习模型的权重系数进行迭代优化，获得最优权重系数组合；基于最优超参数组合和最优权重系数组合，获得评价模型。本发明通过降低原始哈里斯鹰优化算法中逃逸能量的下降速度和融合平均差分进化策略修正种群个体和全局最优解，以增强哈里斯鹰优化算法的搜索能力。从而获得使得模型性能效果最好的超参数组合，进而可以使得构建的模型评价效果更好。
主权项：1.一种SAR图像质量评估模型的构建方法，其特征在于，包括：对采集的合成孔径雷达图像添加图像质量等级标签，以构建包含训练集和测试集的数据集；构建机器学习模型，并初始化机器学习模型的超参数和权重系数，其中，超参数用于调整机器学习模型的结构，权重系数用于将合成孔径雷达图像映射为图像质量等级标签；基于训练集，使用改进哈里斯鹰优化算法对机器学习模型的超参数进行迭代优化，获得机器学习模型的最优超参数组合；其中，改进哈里斯鹰优化算法包括：通过降低原始哈里斯鹰优化算法中逃逸能量的下降速度以延长收敛时间和通过融合平均差分进化策略修正种群个体和全局最优解以跳出局部最优；基于最优超参数组合和测试集，对机器学习模型的权重系数进行迭代优化，获得机器学习模型的最优权重系数组合；基于机器学习模型的最优超参数组合和最优权重系数组合，获得用于评价合成孔径雷达图像质量的评价模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北科技大学 一种SAR图像质量评估模型的构建方法和系统
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