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本发明提供一种基于元学习的小样本目标识别方法，利用孪生网络的距离判决来实现小样本目标识别，包括：S1，获取辐射源数据并预处理为训练数据集合；S2，将训练数据集合以数据对的那个是输入孪生网络中进行训练，训练完成后得到用于小样本目标识别的孪生网络模型；S3，将待判决小样本模式数据与带标签小样本模式数据形成数据对，输入到孪生网络模型中得到相应的距离度量值；S4，计算各个辐射源与所述待判决小样本模式数据对应的距离度量值的均值；S5，找到均值的最小值，并将待判决的小样本模式数据判定为该最小值对应的辐射源的
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116561510 A (43)申请公布日 2023.08.08 (21)申请号 202310380445.6 G06N 3/08 (2023.01)
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