本發明公開了一種基于強化學習的聲吶圖像目標識別方法，包括：(1)將卷積神經網絡的層選擇過程建模為馬爾科夫決策過程；(2)定義強化學習Agent的狀態空間和動作空間；(3)使用強化學習Q?Learn i ng算法讓Agent自動構建出一系列的卷積神經網絡；(4)從自動生成的卷積神經網絡中選出表現較好的網絡模型，調整參數并遷移到目標檢測網絡中，如摘要附圖所示；(5)用聲吶圖像數據集對整個目標檢測網絡進行監督式訓練，完成聲吶圖像的目標識別工作，基于強化學習的Q?Learn i ng算法來自動化卷積神經網絡的構建過程，省去了大量手工調參投入，得到性能良好的卷積神經網絡，提高聲吶圖像識別的工作效率。
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編輯：管理員
來源：中冶有色網
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2025年07月24日 ~ 26日 
