摘要： 针对ＳＡＲ目标识别问题，提出了基于卷积神经网络的ＳＡＲ目标识别方法，并在此 基础上对算法进行改进，提出ＣＮＮ－ＳＶＭ模型。将传统卷积神经网络的ｓｏｆｔ－ｍａｘ分类器替换 为支持向量机，并对卷积神经网络提取的特征进行分类。首先对样本做剪裁、去噪处理，然后通 过加噪、去噪等方法对样本进行扩充。通过对ＭＳＴＡＲ数据集进行仿真发现：传统的卷积神经网 络和改进后的卷积神经网络对３类目标的最佳识别正确率分别为９７．５％和９９．４％，证明了所 提算法的有效性。