作为一种新的智能计算方法,人工免疫网络已被广泛的应用到模式识别以及数据分类中。现有的人工免疫网络分类算法大都存在两个缺陷:一是网络规模庞大、计算复杂;二是对抗原的一次递呈并不能保证获得全局最优分类器。该文提出了一种新的人工免疫网络分类算法,该算法利用每个类别对应单个B细胞的策略,简化网络规模并减少了同类别B细胞之间的抑制操作,同时引入了新的基于对训练样本正确识别率的亲合度评价函数,实现了基于抗原的优先级的选择策略。采用5组UCI的线性数据和4组混合特征数据以及1幅SAR图像对算法的性能进行了全面测试,结果表明,与模糊C均值算法,多值免疫(MVIN)算法和基于分类问题的克隆选择算法(CSA)相比,新算法在分类精度上具有一定的优势,鲁棒性更好。

另外有原始数据集，包括图片数据。此压缩包中含有官方推荐的train，test数据集

 基于合成孔径雷达（SAR）图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件，应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下，应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值，因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时，风向数据的精确度也很重要，即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息，以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据，同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据，从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示，该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。

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SAR图像变化检测方法，包括了对数比和均值比两种较为经典的仿真。本方法从图像像素的角度出发，对图像像素的灰度值进行操作。分别才用了均值法和对数比法，然后。本代码适合新手使用，能让初学者从图像像素灰度值的角度去理解SAR图像形变监测的理论

SAR图像变化检测代码，基于差异图和比值图融合的代码。本方法从图像像素的角度出发，对图像像素的灰度值进行操作。分别才用了差值法和比值法，然后在各自的基础上对代码进行融合，这样就避免了差值法和比值法各种带来的缺点。本代码适合新手使用，能让初学者从图像像素灰度值的角度去理解SAR图像形变监测的理论。

基于字典学习与稀疏模型的SAR图像压缩技术研究_占新

有关sar配准方法的总结，个人认为写开题报告很好，希望大家采纳

美国Sandia实验室SAR图像,资源比较大，给一张看看

基于显著性的SAR图像机场跑道边缘检测方法，已申请专利，仅供学习参考