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公开(公告)号：CN117591862A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311616690.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于无监督学习的特征表征方法及装置，其中方法包括：获取雷达目标的特性数据；将所述特性数据输入预先训练好的特征生成模型，输出得到利于分类的新特征；其中，所述特征生成模型是通过目标特征集合对参数优化后的神经网络进行训练得到的，所述目标特征集合是通过对初始特征集合进行构建得到的，所述初始特征集合是通过对所述特性数据进行滑窗特征提取得到的。本方案，能够通过构建编码器解码器架构的自编码器网络对特征进行生成，得到有利于分类的新特征。
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