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[发明专利]一种基于多对抗域和度量学习的雷达工作模式识别算法-CN202211272772.1在审
发明人：肖永生;胡义海;黄丽贞;周建江;时晨光;贺丰收;赵珂;方芳;叶爱华;万在红;饶烜;孙成立 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多对抗域和度量学习的雷达工作模式识别算法，包括以下步骤S1、源域含有标签的雷达数据序列与不含有标签的目标域雷达数据序列一同输入到特征提取器中；S2、通过特征提取器提取出源域与目标域混合数据的特征和类间差异；S3、特征提取器中得到的源域和目标域混合数据特征输入特征分类器中得到特征分类结果，得到不含有标签的目标域雷达数据序列的分类标签，域判别损失，源域分类损失；S4、特征提取器中得到的源域和目标域混合数据特征输入给领域判别器中分别以数据片段的形式进行多特征领域判别，得到子域分类结果和子域分类损失；S5、对模型进行迭代求解，最终得出高可信度的目标域雷达数据分类标签。
一种基于对抗度量学习雷达工作模式识别算法

[发明专利]迁移学习与注意力机制结合的SAR图像目标识别方法-CN202210579119.3在审
发明人：肖永生;毛聪;黄丽贞;贺丰收;胡义海;饶烜 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种迁移学习与注意力机制结合的SAR图像目标识别方法，包括以下步骤S1、输入的SAR图像经过7*7的卷积核提取出卷积特征图；S2、得到的卷积特征图输入注意力机制进行聚焦，得到初步聚焦特征图；S3、初步聚焦特征图输入到微调后的残差网络得到权重特征图，所述残差网络是结合深度迁移学习的方法形成的，将残差网络在已知数据集上训练出来的权重模型迁移至SAR图像的识别工作中；S4、得到含有权重的权重特征图再次输入到注意力机制进行聚焦；S5、把含有权重的聚焦的目标识别特征图输入后续卷积层进行分类得到目标识别结果，本发明能提高特征筛选的能力，进而提高SAR图像的目标识别能力，从而有效的提高识别性能。
迁移学习注意力机制结合 sar 图像目标识别方法