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公开(公告)号:CN116451124A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310478939.8
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于解耦表征学习的不均衡辐射源信号识别方法,它涉及一种不均衡辐射源信号识别方法。本发明为了解决由于辐射源信号不平衡性导致的深度学习模型不能很好的处理长尾辐射源识别任务的问题。本发明使用自适应重加权进行参数更新模型,引入L2正则化,在解决类别不平衡问题的同时提高了模型的泛化能力。本发明属于特定辐射源识别技术领域。
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公开(公告)号:CN116451124B
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310478939.8
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于解耦表征学习的不均衡辐射源信号识别方法,它涉及一种不均衡辐射源信号识别方法。本发明为了解决由于辐射源信号不平衡性导致的深度学习模型不能很好的处理长尾辐射源识别任务的问题。本发明使用自适应重加权进行参数更新模型,引入L2正则化,在解决类别不平衡问题的同时提高了模型的泛化能力。本发明属于特定辐射源识别技术领域。
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公开(公告)号:CN116527461A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310479129.4
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/03 , H04L27/00 , G06F18/214
Abstract: 一种基于遮挡分析的电磁信号时域增强方法,它涉及一种电磁信号时域增强方法。本发明为了解决现有的数据增强方法算法不适配,效率不高的问题。本发明的核心在于设计了一种面向电磁信号的数据增强策略,采用遮挡分析和加性高斯白噪声获得增强数据,在尽可能保证原始数据分布和标签不变的情况下,生成额外的数据,极大程度上提升深度学习算法的工程效率。本发明属于数字信号处理技术领域。
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公开(公告)号:CN116527461B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202310479129.4
申请日:2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/03 , H04L27/00 , G06F18/214
Abstract: 一种基于遮挡分析的电磁信号时域增强方法,它涉及一种电磁信号时域增强方法。本发明为了解决现有的数据增强方法算法不适配,效率不高的问题。本发明的核心在于设计了一种面向电磁信号的数据增强策略,采用遮挡分析和加性高斯白噪声获得增强数据,在尽可能保证原始数据分布和标签不变的情况下,生成额外的数据,极大程度上提升深度学习算法的工程效率。本发明属于数字信号处理技术领域。
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