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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于分层重构潜在表示学习的雷达目标开集识别方法，应用于雷达信号处理领域，针对几乎所有现有的雷达开集识别方法通常都采用完全监督学习来提取代表性特征，这只强调已知类的非判别特征，而不适用于未知类的特征表示的问题；本发明首先，提出了一种基于分层融合重构网络HFRNet的无监督表示学习方法，以弥补监督表示中丢失的信息，并获得初步的闭集结果。然后，我们采用Openmax对闭集识别分数进行校正，并给出未知类别的概率，实现了对SAR图像的有效开集识别。最后，基于实测数据集的实验结果表明了该方法的优越性。
主权项：1.一种基于分层重构潜在表示学习的雷达目标开集识别方法，其特征在于，包括：S1、采用已知类的闭集识别任务中的SAR图像，来对分层融合重构网络进行训练；S2、将具有N个已知类的开放集识别任务输入训练完成的分层融合重构网络，得到已知类的预测结果和分层重构潜在特征，并将已知类的预测结果和分层重构潜在特征输入Openmax分类器，来获得具有N个已知类的开放集识别任务的未知类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于分层重构潜在表示学习的雷达目标开集识别方法
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