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摘要：本发明公开了一种基于独立性准则的无监督域适应辐射源个体识别方法。首先构建识别模型，模型包括特征提取器、源域分类器和目标域分类器，源域分类器和目标域分类器参数共享；然后训练识别模型，训练时所使用的总损失函数包含分类损失函数和基于希尔伯特‑施密特独立性准则构造的跨域样本的分布距离度量函数；最后将待识别的目标域数据输入至特征提取器和目标域分类器得到分类结果。本发明采用无监督域适应技术，适用于目标域仅包含无标记数据的情形，从而显著降低了对于目标域高质量标记数据的依赖性，同时还具有准确率高、鲁棒性好等优点。
主权项：1.一种基于独立性准则的无监督域适应辐射源个体识别方法，其特征在于，步骤包括：步骤1、构建识别模型；所述识别模型包括特征提取器、源域分类器和目标域分类器；所述特征提取器用于从源域数据中提取第一特征，还用于从目标域数据中提取第二特征；所述源域分类器用于根据第一特征得到源域分类结果，所述目标域分类器用于根据第二特征得到目标域分类结果；源域分类器和目标域分类器参数共享；步骤2、训练识别模型；训练时所使用的总损失函数包含分类损失函数和基于希尔伯特-施密特独立性准则构造的跨域样本的分布距离度量函数；步骤3、训练完成后，将待识别的目标域数据输入至特征提取器中得到对应的第二特征，然后将第二特征输入至目标域分类器得到分类结果。
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百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于独立性准则的无监督域适应辐射源个体识别方法
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