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公开（公告）号CN117935849B | 申请号CN202410017826.2 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人东南大学 |
分类号G10L25/30(2013.01), G10L25/51(2013.01), G10L25/03(2013.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/044(2023.01), G06N3/0895(2023.01) | 申请日2024-01-05 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696772870100002 | 源数据页码1632 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于多目标对比学习的水声目标识别方法，包括对原始数据进行预处理，划分成有标注数据集和无标注数据集；分析处理后的噪声数据的频域特征和时序特征，构建对比学习代理任务，进而构建频域和时序信息自监督特征提取网络；将两个自监督特征提取网络进行融合，构建MTC框架；使用无标注数据集对MTC框架进行自监督预训练；将自监督预训练后的MTC框架的频域信息和时序信息的特征提取结果进行拼接，并添加一层全连接神经网络构建分类器；使用有标注数据集对下游分类任务进行监督训练，获得MTC框架在下游任务中的分类准确率，调整该框架的超参数。本发明在水声目标特征提取和识别的任务中显著降低了标注数据成本，提升了数据标注效率。
附图 1