[发明专利]基于深度学习的雷达防空侦察效能评估方法在审
| 申请号： | 202210299565.9 | 申请日： | 2022-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN114662392A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 廖晓闽;林初善;张引发;邓大鹏;杨剑;夏贵进;梁诗晗;王涛;冉金志;赵卫虎 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/02 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 颜勇 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的雷达防空侦察效能评估方法，其包括以下步骤：构建包含4个评估维度、13个评估指标和42个评估因子的雷达防空侦察效能评估体系；构造深度神经网络，深度神经网络由设备可信度评估子网、战场生存能力评估子网、信号侦测能力评估子网和信号处理能力评估子网四个子网并行输出，然后级联整体作战效能评估子网组成；训练深度神经网络；将归一化处理后的待评估数据送入训练好的深度神经网络，输出雷达防空侦察效能评估结果。本发明利用深度神经网络的泛化能力，能够充分提取雷达防空侦察效能评估数据特征，量化评估指标和评估结果，不仅避免主观因素影响，而且容错性好，大大提高了雷达侦察系统防空作战效能评估的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 雷达 防空 侦察 效能 评估 方法 | ||
【主权项】：
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