[发明专利]一种基于集成学习的智能辐射源识别方法有效
申请号: | 202110577156.6 | 申请日: | 2021-05-26 |
公开(公告)号: | CN113177520B | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
发明(设计)人: | 孙国敏;邵怀宗;王沙飞;杨健;潘晔;林静然;利强 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
代理公司: | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 李梦蝶 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于集成学习的智能辐射源识别方法,包括以下步骤:S1、使用集成学习进行数据增强,得到增强数据;S2、根据增强数据,采用训练后的已知目标分类网络对未知目标进行辨识;S3、对未知目标进行标定,并对分类网络进行更新;S4、采用更新后的分类网络对未知目标进行再入识别,得到辐射源识别结果。本发明提高了样本利用率,在小样本的条件下,达到了数据增强的目的,能够更好地对未知电磁目标进行辨识,并且通过已辨识的未知目标重新训练分类网络,并进行再入识别,保证了分类网络的及时更新,提高了识别准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 集成 学习 智能 辐射源 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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