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公开(公告)号：CN118552744A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410549323.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/44 , G01S7/02 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于辐射源信息识别技术领域，具体涉及一种辐射源工作模式识别方法、程序、设备及存储介质。本发明利用余弦度量距离，改进高斯核函数，提升模型对局部特性的提取能力，并结合多项式核函数的全局性能力，构造新的组合核函数，改进SVM模型，提高模型的鲁棒性。本发明设计了倭河马算法，自适应优化SVM模型参数组合，为倭河马赋予警惕属性，引入预警因子，改进倭河马防御时的位置更新方式，增强算法的泛化能力，使得改进SVM模型参数组合随迭代次数不断优化，进而提升改进SVM模型的识别能力，实现了小样本条件下辐射源工作模式识别方法泛化性和准确性的提高。
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公开(公告)号：CN117315311A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311339211.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种新的基于卷尾蜜熊算法的未知辐射源信号辨识方法，包括：对原始辐射源调制信号的数据集中的信息进行崔‑威廉斯分布处理，获取时频图；通过时频图对预设初始辨识模型进行训练，获取初始判别结果；根据初始判别结果设计卷尾蜜熊算法，优化训练后的模型，获取最佳辨识模型；利用最佳辨识模型，获取未知辐射源信号辨识结果。本发明搭建衍生卷积自编码器，设计衍生损失，构造判别模型融合方式，融合各模型判别结果，增加未知辐射源判别的鲁棒性，设计卷尾蜜熊算法，构造香气因子，为卷尾蜜熊添加跳跃属性，优化卷尾蜜熊位置，使判别模型阈值随迭代次数不断改进，提升模型的判别能力，增强了未知辐射源信号辨识方法的泛化性和准确性。
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公开(公告)号：CN118552744B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410549323.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/44 , G01S7/02 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于辐射源信息识别技术领域，具体涉及一种辐射源工作模式识别方法、程序、设备及存储介质。本发明利用余弦度量距离，改进高斯核函数，提升模型对局部特性的提取能力，并结合多项式核函数的全局性能力，构造新的组合核函数，改进SVM模型，提高模型的鲁棒性。本发明设计了倭河马算法，自适应优化SVM模型参数组合，为倭河马赋予警惕属性，引入预警因子，改进倭河马防御时的位置更新方式，增强算法的泛化能力，使得改进SVM模型参数组合随迭代次数不断优化，进而提升改进SVM模型的识别能力，实现了小样本条件下辐射源工作模式识别方法泛化性和准确性的提高。
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公开(公告)号：CN116704253A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310706887.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统，方法包括以下步骤：S1.生成波段数据集，并提取所述波段数据集中的每个波段对应的地物标注，得到地物种类标签集；S2.基于波段数据集设计猫鼠蜜马算法，并对猫鼠蜜马个体进行适应度排序，提取波段数据集中的代表性波段组合；S3.基于代表性波段组合，训练3DCNN‑ViT神经网络模型；S4.采集待处理高光谱图像数据集，并将待处理高光谱图像数据集输入至3DCNN‑ViT神经网络模型中进行分类。本申请在保证图像分类精度高的情况下选择出最具代表性的波段组合，增加了波段选择的普适性。
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