[发明专利]一种基于半监督学习的动态个体识别方法有效
| 申请号： | 202010302865.9 | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111582320B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王厚钧;杨海芬;张昊;杨睿;周军;周亮 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于半监督学习的动态个体识别方法，该方法涉及辐射源个体识别技术领域。为尝试解决个体间相似的辐射源个体识别准确率低，同时有效检测未知类的问题，本发明基于信号的时频域特征，利用神经网络进行辐射源个体识别，同时对没有标签的未知个体进行检测，并自动加标签，动态迭代数据库，是针对目前辐射源个体识别相关问题的有效尝试，而且还可以检测无标签的未知个体，然后自动加标签，同时迭代更新数据库。本方法对已知类识别准确率达到99％以上，而且未知类的误差率小于0.6％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 动态 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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