[发明专利]基于小样本训练图卷积网络的水下目标识别方法在审
| 申请号： | 202110403699.6 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113111786A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 吴金建;莫周;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本训练图卷积网络的水下目标识别方法，主要解决现有技术中对水下声音数据进行特征提取导致信息丢失以及小样本的水声数据无法有效拟合网络的问题。本发明的步骤如下：(1)生成小样本的训练集；(2)提取训练集中每个样本的特征；(3)构建特征矩阵集合；(4)构建知识图谱；(5)将知识图谱转换为连接矩阵；(6)构建图卷积网络；(7)训练图卷积网络；(8)对水下目标进行识别。本发明通过提取多个特征充分表征水声信号的特性，并且利用知识图谱融合特征特性，对小样本数据下网络的拟合提供了优化方向，具有网络不易过拟合、准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 训练 图卷 网络 水下 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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