[发明专利]一种基于自动化深度学习的雷达波形识别方法及系统有效
| 申请号： | 202011346687.6 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112487933B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 马知远;张鹏;余文婷;夏炎;彭丹;宋子轩;王肖君 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01S7/41 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 高兰 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自动化深度学习的雷达波形识别方法及系统，该方法基于用于对雷达波形信号进行分类识别的分类器，该分类器基于改进的DARTS(Differentiable Neural Network Architecture Search，可微分神经架构搜索)算法进行目标神经网络结构的搜索；基于DARTS算法生成第一搜索网络；在第一搜索网络上增加分支结构生成第二搜索网络；分类器基于第二搜索网络进行目标神经网络结构的搜索。针对设计高性能的网结构需要反复试验架构及调整参数，将自动化深度学习引入到雷达波形的识别当中，使用了目前最快的搜索算法DARTS来设计分类模型；并针对DARTS搜索结果不稳定、且在架构验证阶段性能下降的等问题，提出一种带有分支结构的架构搜索方法，减小了搜索阶段与验证阶段的结构差异，改善了DARTS的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动化 深度 学习 雷达 波形 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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