基于混合专家网络与伪标签过滤的半监督雷达目标识别方法

本发明公开了一种基于混合专家网络与伪标签过滤的半监督雷达目标识别方法，包括以下步骤：S1，对雷达目标回波进行数据预处理；S2，构造带标签数据集X<Sub>l</Sub>和无标签数据集X<Sub>u</Sub>；S3，构建混合专家网络模型；S4，构建融合损失函数；S5，构建半监督模型训练框架；S6，使用随机梯度下降法结合混合数据集对半监督深度神经网络模型的融合损失函数<Image he="57" wi="38" file="DDA0005604365550000011.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="yes"/>进行迭代优化，最终生成新的半监督深度识别模型M<Sub>b</Sub>；S7，对测试样本集X<Sup>*</Sup>进行分类，包括：将测试样本集X<Sup>*</Sup>输入训练完成的半监督深度识别模型，获取预测标签以评估模型性能，同时，将未知样本输入该模型，获得预测结果，从而实现雷达目标回波的自动分类。