[发明专利]一种基于半监督学习的信号识别方法和装置有效
| 申请号： | 202010431907.9 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111723666B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 董益宏;江宵汉;史清江 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于半监督学习的信号识别方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：创建神经网络模型，获取信号样本和待分类调制类别，有标签样本转至步骤S2，无标签样本转至步骤S3；步骤S2：有标签样本输入神经网络模型，计算中心损失值和交叉熵损失值；步骤S3：无标签样本与随机噪声结合获得无标签噪声副本，同时输入神经网络模型，计算两者之间的KL散度损失值；步骤S4：根据以上三种损失值生成总损失函数，对神经网络模型的参数进行优化直到收敛；步骤S5：输入带预测标签的信号样本至神经网络模型获取输出向量组，输出最大值的输出向量。与现有技术相比，本发明具有大幅度减少训练模型所需要的有标签样本数量、有效地提高信号识别的准确率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 信号 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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