[发明专利]模型评价方法、雷达信号识别方法及对应装置在审
| 申请号： | 201810861202.3 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109002810A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 葛鹏;金炜东;郭建 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01S7/02 |
| 代理公司： | 成都超凡明远知识产权代理有限公司 51258 | 代理人： | 李姿颐 |
| 地址： | 610000*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及雷达信号识别技术领域，提供一种模型评价方法、雷达信号识别方法及对应装置。其中，模型评价方法包括：获得雷达信号的训练集以及测试集；利用脉内特征分析对训练集中的训练样本进行特征提取，获得特征数据集；利用TPOT方法优化特征数据集的训练流程，获得用于对雷达信号进行分类的分类模型；利用LIME方法计算测试集中的测试样本的可解释性；基于可解释性评价分类模型是否可用。TPOT方法能自动优化训练流程，既能获得高质量的分类模型，又无需人工介入训练过程，省时省力。而通过LIME方法计算测试样本的可解释性，并据此评价分类模型的可用性，有利于改善模型的透明度，增加用户对模型的信任程度，提高获得的模型的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 雷达信号 分类模型 模型评价 解释性 对应装置 计算测试 特征数据 可用性 测试样本 特征分析 特征提取 训练过程 训练样本 自动优化 测试集 训练集 可用 省时 省力 样本 透明度 分类 优化 | ||
【主权项】：
1.一种模型评价方法，其特征在于，包括：获得雷达信号的训练集以及测试集；利用脉内特征分析对所述训练集中的训练样本进行特征提取，获得特征数据集；利用基于树结构的自动流程优化TPOT方法，优化所述特征数据集的训练流程，获得用于对雷达信号进行分类的分类模型；利用局部可理解的与模型无关的解释LIME方法，计算所述测试集中的测试样本的可解释性；基于所述可解释性评价所述分类模型是否可用。
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