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申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117992733A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明提供了一种小样本情况下基于MAML的雷达工作模式识别方法，应用于电子侦察技术领域，所述方法包括：对原始小样本数据集进行预处理；基于MAML框架，生成待训练模型；利用MIM对预处理后所得的小样本数据集进行泛化拓展，生成泛化样本集；根据泛化样本集，构建泛化样本任务集，将泛化样本任务集作为meta‑train阶段的训练样本，对待训练模型进行预训练；基于预处理后所得的小样本数据集，构建原始样本任务集，将原始样本任务集作为fine‑tune阶段的训练样本，对预训练后所得模型进行最终训练，生成雷达工作模式识别模型；利用雷达工作模式识别模型对雷达的工作模式进行识别。以此方式，可以解决小样本情况下的多功能雷达工作模式识别问题。
主权项：1.一种小样本情况下基于MAML的雷达工作模式识别方法，其特征在于，所述方法包括：创建原始小样本数据集，并对所述原始小样本数据集进行预处理；基于MAML框架，搭建识别网络，内嵌深度学习网络全连接层，生成待训练模型；基于所述识别网络，利用MIM对预处理后所得的小样本数据集进行泛化拓展，生成泛化样本集；根据所述泛化样本集，构建泛化样本任务集，将所述泛化样本任务集作为meta-train阶段的训练样本，对所述待训练模型进行meta-train阶段的预训练；基于预处理后所得的小样本数据集，构建原始样本任务集，将所述原始样本任务集作为fine-tune阶段的训练样本，对预训练后所得模型进行fine-tune阶段的最终训练，生成雷达工作模式识别模型；利用所述雷达工作模式识别模型对雷达的工作模式进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 小样本情况下基于MAML的雷达工作模式识别方法
免责声明
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