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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115170928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210498339.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法是由王增福;张钰;潘泉;卢琨设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法，包括以下步骤：步骤一、构建多尺度的地海杂波数据库并形成模型的训练数据集和测试数据集；步骤二、构建基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型；步骤三、利用训练数据集训练所述步骤二构建的基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型；步骤四、利用测试数据集测试完成训练的所述基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型，利用测试完成的并符合项目精度要求的所述基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型即可对多尺度数据的地海杂波进行分类。其解决了目前天波雷达多尺度地海杂波分类问题、以及个别尺度地海杂波数目不足导致无法训练相应的分类器等问题。

本发明授权一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法在权利要求书中公布了：1.一种可用于多尺度数据的地海杂波分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建多尺度的地海杂波数据库并形成模型的训练数据集和测试数据集； 步骤二、构建基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型；所述多尺度地海杂波分类模型由1个特征提取器、N-1个特征提取层、和N个数据输出通道组成； 具体的，利用ResNet-10网络的除去全连接层的部分作为特征提取器，在特征提取器后按顺序添加N-1层特征提取层，特征提取器最后一层和所有特征提取层对应的特征图分别对应预测一个尺度的数据，对应的数据尺度按特征图的层级从小到大排列，特征提取器最后一层和每个特征提取层后面分别添加一个数据输出通道； 步骤三、利用训练数据集训练所述步骤二构建的基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型；具体内容为： 步骤S3.1、利用数目充足尺度地海杂波来训练所述步骤二构建的基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型，将尺度标签为地海杂波对应的n号输出通道的所有层的参数冻结；若，将第层特征提取层和号输出通道所有层的参数冻结，仅训练其余层；其中，N表示尺度个数，n为尺度标签； 步骤S3.2、利用所有尺度地海杂波来训练经所述步骤S3.1处理的基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型，将所述步骤S3.1冻结的所有参数设为第一组参数，其余层参数设为第二组，对不同的组设置不同的训练权重，第二组设置较小的学习率进行微调，第一组学习率为第二组的5倍； 步骤四、利用测试数据集测试完成训练的所述基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型，利用测试完成的并符合项目精度要求的所述基于可分叉残差神经网络的多尺度地海杂波分类模型即可对多尺度数据的地海杂波进行分类。

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