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基于改进的CNN-BiLSTM-CRF雷达短语提取方法 

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申请/专利权人:西安诺尼电子科技有限公司

摘要:本申请公开了一种基于改进的CNN‑BiLSTM‑CRF雷达短语提取方法,包括以下步骤:步骤一、雷达字序列的数据预处理及语义表示:对雷达字序列进行数据预处理,将其转换成神经网络能够接收的语义向量,其中,所述雷达字序列是字符特征;步骤二、语义分割模型训练,构建CNN‑BiLSTM网络模型,提取雷达字序列的局部特征和上下文特征;步骤三、利用条件随机场,根据输入的雷达字序列,求解输出序列的条件概率分布模型;步骤四、将测试集数据输入到CNN‑BiLSTM‑CRF模型,输出网络所生成的雷达短语。本发明通过深入分析雷达工作模式切换的规律,对雷达信号进行符号化表示并编码,将编码后的雷达字序列注入到训练过的CNN‑BiLSTM‑CRF模型中并获得雷达短语提取结果。

主权项:1.基于改进的CNN-BiLSTM-CRF雷达短语提取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、雷达字序列的数据预处理及语义表示:对雷达字序列进行数据预处理,将其转换成神经网络能够接收的语义向量,其中,所述雷达字序列是字符特征;步骤二、构建CNN-BiLSTM网络模型,提取雷达字序列的局部特征和上下文特征;步骤三、利用条件随机场,根据输入的雷达字序列,求解输出序列的条件概率分布模型;步骤四:将测试集数据输入到CNN-BiLSTM-CRF模型,输出网络所生成的雷达短语。

全文数据:

权利要求:

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