作者：李士国,张瑞国,孙晶明,孙俊 单位：南京电子技术研究所 出版：《现代雷达》2019年第11期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDLD2019110120 DOC编号：DOCXDLD2019110129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对深度学习运用于雷达目标识别时存在的数据量欠缺和数据人工标注难等问题，提出将传统目标识别方法与人工智能技术结合，建立面向应用的新的目标识别架构，通过融合处理以及基于传统方法的机器自动标注，获得更优越的识别效果，大幅减少人工标注的工作量，确保系统在低数据量、低标注数据下仍可维持一定的识别效果。雷达实测数据证明了该识别框架的有效性。

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