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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115859167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211512196.3，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法是由王增福;張效宣;潘泉;盧琨設計研發完成，并于2022-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法，該方法將半監督生成對抗網絡中判別器的中間層網絡篩選出多層網絡中的特征，并對各層的特征匹配損失進行加權得出聯合特征匹配損失。進一步，將標準的對抗損失與聯合特征匹配損失作線性加權，得到加權損失。基于標準對抗損失、聯合特征損失和加權損失設計基于改進生成對抗網絡的地海雜波分類模型WL?SSGAN。解決了如何避免人工添加標簽并提高模型的分類性能的技術問題，達到了節省添加標簽成本，提高分來效率的技術效果。

本發明授權一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種改進生成對抗網絡的天波雷達地海雜波半監督分類模型構建方法，其特征在于，包括： 將地海雜波的訓練樣本輸入半監督分類模型進行訓練，所述訓練樣本包含有標簽樣本、無標簽樣本和生成樣本，所述半監督生成對抗網絡包括判別器和生成器； 根據所述判別器輸出的有標簽樣本的信息熵計算所述判別器的第一對抗損失，所述第一對抗損失表征所述判別器的全監督損失； 根據所述判別器輸出的無標簽樣本的信息熵和生成樣本的信息熵計算所述判別器的第二對抗損失，所述第二對抗損失表征所述判別器的半監督損失； 根據所述判別器中多層網絡中的生成樣本特征和無標簽樣本特征計算聯合特征損失； 對所述第二對抗損失與所述聯合特征損失進行加權，生成所述生成器的加權損失； 通過重復訓練所述半監督分類模型，基于所述第一對抗損失、所述第二對抗損失和所述加權損失更新所述判別器的分類權重，確定滿足預設分類精度的半監督分類模型； 根據所述判別器中多層網絡中的生成樣本特征和無標簽樣本特征計算聯合特征損失包括： 從所述判別器的預設層數的中間層網絡中提取出每層網絡中無標簽樣本特征和生成樣本特征； 求解每層網絡中無標簽樣本特征與生成樣本特征的歐式距離，得出所述每層網絡的特征匹配損失； 將每層網絡的所述特征匹配損失進行加權求和，得到所述聯合特征匹配損失； 所述聯合特征匹配損失的計算方式如下： 其中，lmax為表示判別器的中間層網絡的總和，lmul表示選取的所述預設層數，且Chl為第l層的樣本特征對應的通道數，Lel為樣本特征的長度，為所述每層網絡的特征匹配損失，為第l層生成樣本特征的期望，為第l層無標簽樣本特征的期望，LFM為聯合特征匹配損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。