[发明专利]一种基于无监督特征优化的信号分类方法及系统有效
| 申请号： | 201911266932.X | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112949671B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 徐及;李琛;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/213;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/088 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督特征优化的信号分类方法及系统，所述方法包括：将待分类的信号进行预处理和分帧；提取每一帧信号的基于能量的时频分类特征；将每一帧信号的能量特征输入预先训练的无监督特征优化网络，输出优化特征；所述无监督特征优化网络的准则为最大化类间距离并最小化类内距离；将优化特征输入预先训练的分类器，输出分类结果。本发明的方法能够最大化利用训练样本的类内‑类间的关系，使得神经网络学习到的表征特征更具判别性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 特征 优化 信号 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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