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改进条件对抗域适应网络的弱磁信号分类研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2024年第13期32卷 190-195页; 作者：林玲付世沫王耀力常青太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024 太原供水设计研究院有限公司山西太原030024; 针对小目标铁磁体弱磁场序列图像数据获取困难的小样本问题,采用基于稠密光流法与关联特征对齐的条件对抗域适应网络,解决缺乏标签数据的弱磁信号分类检测任务。算法引入稠密光流法学习磁场序列图像之间的动态特征,并将其与原始图像得...; 针对小目标铁磁体弱磁场序列图像数据获取困难的小样本问题,采用基于稠密光流法与关联特征对齐的条件对抗域适应网络,解决缺乏标签数据的弱磁信号分类检测任务。算法引入稠密光流法学习磁场序列图像之间的动态特征,并将其与原始图像得到的静态特征相结合,提高分类器对纹理相似图像的鉴别能力;同时引入关联特征对齐模块,减少源域与目标域的特征分布差异。网络模型基于近场磁场分布图像与远场磁场分布图像进行验证评估,与原始算法相比,在有无添加熵条件两种情况下准确率分别提升了5.50%和4.50%。; 来源：详细信息评论

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