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申请/专利权人：西安长峰机电研究所
摘要：本发明提供了一种基于对比学习半监督神经网络的水声目标识别方法。包括对水声样本进行处理并分别构建对比学习数据库、训练数据集和测试数据集，然后构建基于对比学习的半监督神经网络，并进行网络训练，最后将测试数据集输入到训练好的网络得到分类结果。本发明构建的基于对比学习的半监督神经网络可以在标记样本与未标记样本数量均不足的情况下，有效识别水声目标类别。
主权项：1.一种基于对比学习半监督神经网络的水声目标识别方法，其特征在于步骤如下：步骤1：对原始水声信号进行降采样和加窗处理，再进行归一化处理，对于处理后的未标记样本，属于同一类目标的不同工况样本为正样本对，不同类目标的样本相互为负样本，构成对比学习数据库；对于处理后的标记样本，将其中30％的样本划分至训练数据集，其余样本划分至测试数据集；步骤2：构建基于对比学习的半监督神经网络，利用步骤1得到的样本数据对其进行训练；所述的基于对比学习的半监督神经网络由监督网络和无监督对比学习网络构成，将训练数据集中的标记样本输入到监督网络中，监督网络的输出为样本的分类结果；将对比学习数据库中的正负样本对输入到无监督对比学习网络中，通过对比学习来优化监督网络的分类效果；步骤3：将测试数据集中的标记样本输入到训练好的半监督神经网络中，其监督网络的输出即为对应样本的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安长峰机电研究所 一种基于对比学习半监督神经网络的水声目标识别方法
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