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专利状态
基于小样本机器学习模型的ads-b信号目标识别方法
有效
专利申请进度
申请
2019-11-22
申请公布
2020-03-13
授权
2022-04-15
预估到期
2039-11-22
专利基础信息
申请号
CN201911157084.9
申请日
2019-11-22
申请公布号
CN110879989A
申请公布日
2020-03-13
授权公布号
CN110879989B
授权公告日
2022-04-15
分类号
G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00
分类
计算;推算;计数;
申请人名称
四川九洲电器集团有限责任公司
申请人地址
四川省绵阳市科创园区九华路6号
专利法律状态
2022-04-15
授权
状态信息
授权
2020-03-13
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种基于小样本机器学习模型的ads‑b信号目标识别方法,首先采集不同目标的ads‑b信号作为训练样本,并对数据进行预处理,构建训练集、验证集和测试集;其次,构建基于卷积神经网络和度量学习的小样本机器学习模型;然后,用训练集对小样本机器学习模型进行训练,并在训练过程中用验证集对模型进行验证,当验证训练达到设定准确率后,固化模型;最后,测试模型,输入实时的ads‑b信号,输出相应的分类标签,最终得到目标所属的类别。采用本发明提供的方法克服了传统机器学习方法需要大量标记样本训练模型的缺点,实现成本低,具有很高的实时性和高效性,可节约大量人力物力。
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