空军工程大学学报

作者：赵亮1,孙鹏1,张杰勇1,钟赟1,杨富平2

单位：1.空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;2. 94587部队,江苏连云港,222345\

关键词：意图识别;时空卷积网络;自注意力机制;难分类样本;样本不平衡

针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。

来源：2024年第1期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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