[发明专利]一种基于加权迁移极限学习机算法的辐射源识别方法在审
| 申请号： | 202010385735.6 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111582373A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 苟嫣;邵怀宗;王沙飞;林静然;利强;潘晔;胡全 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权迁移极限学习机算法的辐射源识别方法，包括以下步骤：采集若干源域样本和目标域样本，对目标域样本中部分样本和源域样本进行标记，并将目标域样本中剩余部分样本作为待测样本集；构建极限学习机模型的训练目标函数，并根据训练目标函数、源域标记样本和目标域标记样本对极限学习机模型的模型参数β进行更新，得到训练完成的极限学习机模型；将待测样本集输入训练完成的极限学习机模型，得到新增辐射源识别结果。本发明提升了知识迁移的效率，提高了小样本条件下，新增辐射源个体分类识别的准确度和稳定度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 迁移 极限 学习机 算法 辐射源 识别 方法 | ||
【主权项】：
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