一种雷达目标识别的分类器模型训练方法与流程

技术总结
本发明提出了一种雷达目标识别的分类器模型训练方法，包括将已知类别信息的时频图分为训练数据集和测试数据集两类，利用原始深度学习模型进行训练，通过不断调整参数获得适用于雷达目标识别的最优深度学习模型，所述分类器模型训练阶段使用CNN模型。本发明可以得到更高的识别正确率。

技术研发人员：吕军;贠乐应;李嘉睿
受保护的技术使用者：中国人民解放军陆军装甲兵学院
技术研发日：2018.01.19
技术公布日：2018.06.29