Scidown文献预览系统！
基于峰值神经网络的SAR图像分类无监督学习方法( Unsupervised Learning Method for SAR Image Classification Based on Spiking Neural Network )
J Chen X Qiu C Han Y Wu
近年来神经科学的研究结果表明，大脑中的神经信息不仅仅是由空间信息编码的。基于脉冲频率编码的尖峰神经网络在处理脑信号，特别是复杂的时空信息问题中起着非常重要的作用。提出了一种基于尖峰-时序相关可塑性(STDP)竞争性的双层前馈尖峰神经网络无监督学习算法，并首次将其应用于MSTAR上的SAR图像分类。SNN在没有任何标记信号的情况下根据输入值自主学习，对SAR目标的总体分类正确率达到80.8%。实验结果表明，该算法采用生物合理性较强的突触神经元和网络结构，能够对SAR图像上的目标进行分类。同时利用SNN的生成特性可视化神经元的特征映射提取能力，为类脑神经网络在SAR图像解译中的应用进行了有益的尝试。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download ResearchGate
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 10.1021 / acsami.0c20029下载
scidown 气候变暖增强了微生物网络的复杂性和稳定性下载
scidown 木质素基防晒霜天然防紫外线成分的改性研究进展下载