一种基于深度学习神经网络的RCS时间序列特征提取方法

被引:0
专利类型
发明
申请号
CN202010590943.X
申请日
2020-06-24
公开(公告)号
CN111859784A
公开(公告)日
2020-10-30
发明(设计)人
杨嘉琛 张茁
申请人
申请人地址
300072 天津市南开区卫津路92号
IPC主分类号
G06F3027
IPC分类号
G06K962 G06N304 G06N308
代理机构
天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201
代理人
程毓英
法律状态
实质审查的生效
国省代码
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共 50 条
[1]   一种基于深度神经网络的空时特征提取方法 [P]. 
杨华 ;
陈琳 .
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[2]   一种基于深度神经网络的车辆特征提取方法 [P]. 
丁锴 ;
李建元 ;
武敏 .
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[3]   一种用于深度神经网络的图像特征提取方法 [P]. 
孙皓 ;
王佛伟 ;
胡振程 ;
王艳明 .
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[4]   一种基于深度神经网络的数字视频特征提取方法 [P]. 
李岳楠 ;
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[5]   一种目标RCS时间序列特征提取方法和装置 [P]. 
田鹤 ;
赵轶伦 ;
陈汪翔 ;
王吉儿 ;
殷红成 ;
任红梅 ;
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何伟 ;
万昊 .
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[6]   基于对抗神经网络的图像特征提取方法 [P]. 
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[7]   一种基于深度神经网络的心冲击信号深瓶颈特征提取方法 [P]. 
蒋芳芳 ;
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[8]   基于深度神经网络的特征点提取方法 [P]. 
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[9]   基于混合量子神经网络的时间序列分类深度学习系统 [P]. 
董玉民 ;
谢建设 .
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[10]   一种基于深度神经网络的卫星影像特征提取方法及系统 [P]. 
聂佩林 ;
梁碧仪 ;
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黄梓煌 .
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