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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于注意力蒸馏的雷达工作模式类增量识别方法，包括：从上一阶段的旧训练集中选取若干个旧训练样本构成范例集，并将范例集与新训练样本一起构成当前阶段的训练集；将训练集输入到预先构建的雷达工作模式类增量识别网络中，基于注意力蒸馏的类增量学习，对雷达工作模式类增量识别网络进行训练，以便于利用训练好的网络进行当前阶段的雷达工作模式识别；其中，雷达工作模式类增量识别网络包括并行注意力‑时序特征感知原型神经网络和距离分类器。该方法能够不断用新样本更新已有旧模型，同时，引入的基于注意力蒸馏的类增量学习算法可以缓解新模型对旧类别的灾难性遗忘，使得模型在不遗忘旧类别的基础上能够持续学习新类别。
主权项：1.一种基于注意力蒸馏的雷达工作模式类增量识别方法，其特征在于，包括：从上一阶段的旧训练集中选取若干个旧训练样本构成范例集，并将所述范例集与新训练样本一起构成当前阶段的训练集；将所述训练集输入到预先构建的雷达工作模式类增量识别网络中，基于注意力蒸馏的类增量学习，对所述雷达工作模式类增量识别网络进行训练，以便于利用训练好的网络进行当前阶段的雷达工作模式识别；其中，所述雷达工作模式类增量识别网络包括并行注意力-时序特征感知原型神经网络和距离分类器，所述并行注意力-时序特征感知原型神经网络用于对输入数据进行特征提取，得到特征向量；所述距离分类器用于对所述特征向量进行分类，得到雷达工作模式识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于注意力蒸馏的雷达工作模式类增量识别方法
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