一种基于知识注入深度学习的水声目标识别方法

本发明涉及一种基于知识注入深度学习的水声目标识别方法，包括以下步骤，S1：利用主动声呐采集目标回波数据，或利用被动声呐采集目标辐射噪声数据，按实际需求对目标进行多级标注，得到多级标签树；S2:构建基于知识注入的水声目标识别深度学习网络模型，模型包括两部分：特征提取模块和基于多级标签的知识注入模块。本发明让神经网络学习人的推理过程，在充分利用深度学习非线性特征表征能力的同时，通过逐层判决提高声呐目标识别的置信度，多级标签也提高了深度学习模型输出的可解释性。