一种面向毫米波雷达目标识别深度学习模型的概念级解释方法

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一种面向毫米波雷达目标识别深度学习模型的概念级解释方法
申请号:CN202410903575
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118884379A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向毫米波雷达目标识别深度学习模型的概念级解释方法。该方法包括:结合雷达专家视觉经验,从毫米波雷达距离‑角度谱图中提取基本概念;构建自编码器以学习距离‑角度谱图的深层语义特征;根据已提取到的基本概念构建相应的概念数据集;计算每个基本概念数据集的形心以引导概念发现聚类算法训练;利用聚类熵评估聚类结果质量,并保存符合条件的聚类结果为复合概念;利用基本概念和复合概念共同解释毫米波雷达目标识别模型。本发明已成功应用于毫米波雷达目标识别解释系统中,能够对毫米波雷达目标识别深度模型提供有效的概念级解释。
技术关键词
概念 深度学习模型 雷达 聚类算法 聚类方法 初始聚类中心 编码器参数 随机梯度下降 校正特征 解释系统 高斯核函数 生成代表 条纹 预测类别 样本 数据分布 语义特征
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