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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明提出一种基于增强型迁移的辐射源个体识别方法及装置，其中方法包括构建包含可分离卷积模块、注意力机制和残差模块的神经网络结构；将数据划分为训练集及测试集，对训练集数据进行预识别，将数据分为易分类数据及难分类数据；采用数据增强对易分类数据及难分类数据进行扩充；对扩充后的易分类数据进行训练，得到稳定的网络参数；对难分类数据进行训练，微调网络参数；最后使用网络对测试集数据进行识别。
主权项：1.一种基于增强型迁移的辐射源个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）构建包含可分离卷积模块、注意力机制和残差模块的神经网络模型；步骤2）将待识别原始数据划分为训练集数据及测试集数据，对所述训练集数据进行预识别，将所述训练集数据分为易分类数据及难分类数据；步骤3）采用数据增强对所述易分类数据及所述难分类数据进行扩充；步骤4）采用分类后的易分类数据集及难分类数据对神经网络模型进行参数训练及迁移训练；步骤5）使用迁移训练后的网络模型对测试集数据进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种基于增强型迁移的辐射源个体识别方法及装置
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