[发明专利]一种基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法有效
| 申请号： | 202110511977.X | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113253248B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 汪勇;姚琦海;杨益新 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S11/14 | 分类号： | G01S11/14;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 王鲜凯 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法，卷积神经网络是深度神经网络中的一种，并已大量应用于水声目标的分类和定位中。对于不同领域，传统机器学习将其独立训练模型，无法直接应用在其它环境中。为了充分利用已知海域的大量水声数据，并将其迁移到陌生海域中，实现强干扰下目标声源的距离估计，本发明给出了一种基于卷积神经网络的迁移学习模型的声源距离估计方法。以声压场复声压为特征，建立迁移学习模型，利用卷积神经网络训练已知海域的大量样本，建立对应的预训练模型，将小样本水声数据再训练模型，对该小样本海域的其它样本进行距离估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 样本 垂直 目标 距离 估计 方法 | ||
【主权项】：
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