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申请/专利权人：西安电子科技大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247601A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V20/13;G06V10/82;G06N3/0985;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供了一种基于元学习的HRRP噪声标签的目标识别模型的训练方法和识别方法，该方法包括：构建基于HRRP的元数据集和基于HRRP且带有标签噪声的训练数据集；采用元数据集对预设的扩散模型进行训练并将训练得到的数据集补入元数据集得到新的元数据集；采用训练数据集对初始识别模型进行多轮预训练得到预训练好的识别模型；根据元模型A和元模型B、新的元数据集以及各第二样本的原始标签，更新各第二样本的标签以生成新的训练数据集，并基于新的训练数据集对预训练好的识别模型进行训练直至模型收敛，得到基于HRRP的雷达目标识别模型，该方法通过更新训练样本的标签，能够减少训练样本标签噪声的干扰，提升模型训练效果。
主权项：1.一种基于元学习的HRRP噪声标签的目标识别模型的训练方法，其特征在于，包括：构建基于HRRP的元数据集和基于HRRP的训练数据集，所述元数据集中包括多个第一样本，各所述第一样本的原始标签为正确标签，所述训练数据集中包括多个第二样本，各所述第二样本的原始标签中存在标签噪声，所述元数据集中的样本数量远小于所述训练数据集中的样本数量；采用所述元数据集对预设的扩散模型进行训练，并将训练得到的数据集补入所述元数据集，得到新的元数据集；采用所述训练数据集对初始识别模型进行多轮预训练，得到预训练好的识别模型；根据元模型A和元模型B、所述新的元数据集，以及各所述第二样本的原始标签，更新各所述第二样本的标签，以生成新的训练数据集，并基于所述新的训练数据集，对所述预训练好的识别模型进行训练直至模型收敛，进而得到基于HRRP的雷达目标识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于元学习的HRRP噪声标签的目标识别模型的训练方法和识别方法
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