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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310354938.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法是由黄钰林;裴季方;王陈炜;张寅;罗思懿;霍伟博;杨建宇设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法，应用于目标识别领域，针对现有的SAR自动目标识别对开放集目标无法有效区分的问题；本发明通过设计元学习任务，基于已知类构造动态的特征空间；为进一步增强未知类和已知类之间的区分，设计熵感知损失函数来迫使模型增强特征空间，最终实现开集环境下准确地SAR目标图像已知类识别和未知类拒绝。

本发明授权一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法，其特征在于，包括：S1、获取雷达图像数据集，并根据雷达图像数据集得到元训练数据集和元测试数据集；元训练数据集和元测试数据集中，各自包括对应的训练子集与测试子集；S2、元训练阶段，对于元训练阶段的每一个任务，从雷达图像数据已知类集合中随机选定一部分类为已知类Cclosed，并将雷达图像数据已知类集合中剩下的类设置为未知类Uopen；其中已知类Cclosed和未知类Uopen满足：和Dmtr表示元训练数据集，C表示可用的监督图像数据类的集合，基于各元学习任务元训练数据集的训练子集、测试子集，训练得到元学习器；步骤S2元训练阶段，采用的损失函数为：Lea＝λ1Lmeta-ce+λ2Lentropy+λ3Lopen其中，Lmeta-ce是元交叉熵损失，Lentropy是熵距离损失，Lopen是开集损失，λ1、λ2和λ3是加权参数；元交叉熵损失Lmeta-ce定义如下： 其中Cclosed表示该任务中选定的已知类，且yj∈Cclosed，xi表示来自开集Uopen的样本；熵距离损失Lentropy定义如下： 开集损失如下： S3、元测试阶段，步骤S2的元学习器根据元测试数据集中的训练子集，生成最终的最优模型；S4、将步骤S3得到的最终的最优模型，应用于元测试数据集中的测试子集进行SAR目标识别。

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