一种认知信息对抗中深度置信网络情报提取装置及方法

摘要

本发明提供一种认知信息对抗中深度置信网络情报提取装置及方法，涉及认知电子战技术领域。本发明的装置包括DBN网络深度学习平台、前端多源传感器、数据存储器，通过前端多源传感器实时采集海量的目标特征数据输入DBN网络输入层，通过输入层将原始信息上传；基于DBN网络的深度学习架构，通过非监督贪婪逐层方法训练获得生成模型的权值，通过它将值传递到隐层，反过来，形成的权值会被随机选择，以重构原始输入数据；通过双向数据层与隐层多次迭代，获得海量侦察数据的特征真实表达；通过顶层数据特征向量分类融合，形成高精度的海量侦察数据的分析情报信息；将高维特征的投影到低维空间，验证编码训练数据的相似性，以表达海量侦察数据的真实特征。