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摘要：本发明提出一种基于深度学习的雷达测量距离拟合方法与装置，包括输入雷达测距数据样本，雷达测距数据样本包括雷达测量距离数据真实值以及对应的影响雷达测距的动态因子数据、影响雷达测距的静态因子数据；提取静态因子数据的静态数据特征和动态因子数据的动态数据特征；将雷达测距数据样本对应的静态数据特征和动态数据特征进行拼接，获得高维目标特征向量；基于高维目标特征向量进行雷达测量距离数据的预测，同时构建雷达测量距离数据预测值与雷达测量距离数据真实值之间的损失函数，实现对模型的训练，得到最优训练模型。本发明考虑因子的趋势性和周期性以及因子之间的依赖关系，实现对混合因素的特征提取，使得预测结果更加精确。
主权项：1.基于深度学习的雷达测量距离拟合方法，其特征在于，包括：输入雷达测距数据样本，雷达测距数据样本包括雷达测量距离数据真实值以及对应的影响雷达测距的动态因子数据、影响雷达测距的静态因子数据；提取雷达测距数据样本中影响雷达测距的静态因子数据的静态数据特征；提取雷达测距数据样本中影响雷达测距的动态因子数据的动态数据特征；将雷达测距数据样本对应的静态数据特征和动态数据特征进行拼接，获得高维目标特征向量；基于高维目标特征向量进行雷达测量距离数据的预测，同时构建雷达测量距离数据预测值与雷达测量距离数据真实值之间的损失函数，实现对模型的训练，得到最优训练模型。
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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于深度学习的雷达测量距离拟合方法与装置
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