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CNN海况等级分类方法的性能

张梦雨 王中训 李飞 刘宁波 董云龙

烟台大学学报（自然科学与工程版）2023，Vol.36Issue(2)：196-203,8.
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烟台大学学报（自然科学与工程版）2023，Vol.36Issue(2)：196-203,8.DOI:10.13951/j.cnki.37-1213/n.211211

CNN海况等级分类方法的性能

Performance of CNN Sea State Class Classification Method

张梦雨 1王中训 1李飞 2刘宁波 3董云龙3

作者信息

  • 1. 烟台大学物理与电子信息学院,山东烟台 264005
  • 2. 中国人民解放军 91423 部队,山东烟台265202
  • 3. 海军航空大学信息融合研究所,山东烟台 264001
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摘要

关键词

卷积神经网络/雷达数据/分类/迁移学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张梦雨,王中训,李飞,刘宁波,董云龙..CNN海况等级分类方法的性能[J].烟台大学学报（自然科学与工程版）,2023,36(2):196-203,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61871392,62101583). （61871392,62101583）

烟台大学学报（自然科学与工程版）

1004-8820

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