模型的训练方法、多源多目标数据关联方法及装置
公开
摘要
本发明提供了一种端到端的深度神经网络关联模型的训练方法和装置、一种多源多目标数据关联方法、装置、电子设备和存储介质。具体实现方式包括：获取第一辐射源历史样本数据序列、第一辐射源当前样本数据以及第一辐射源当前样本数据的标签；使用端到端的深度神经网络关联模型基于第一辐射源历史样本数据序列和第一辐射源当前样本数据，得到针对第一辐射源当前样本数据与第一辐射源历史样本数据序列的关联概率；根据关联概率以及标签来计算关联损失函数；以及根据关联损失函数来调整端到端的深度神经网络关联模型的参数。
基本信息
专利标题 ：
模型的训练方法、多源多目标数据关联方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580623A
申请号 ：
CN202210488953.1
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-05-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
关欣胡玉新张妤姝解得准张尚煜丁昊丁赤飚
申请人 ：
中国科学院空天信息创新研究院
申请人地址 ：
北京市海淀区北四环西路19号
代理机构 ：
中科专利商标代理有限责任公司
代理人 ：
任岩
优先权 ：
CN202210488953.1
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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