[发明专利]一种基于迁移学习轻量级神经网络的脉冲星搜索方法在审
| 申请号： | 202010811403.X | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN111985615A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 刘超;池明旻;陆恒 | 申请（专利权）人： | 北京北斗天巡科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 苟莉 |
| 地址： | 101300 北京市顺义区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域，具体涉及一种基于迁移学习轻量级神经网络的脉冲星搜索方法，包括如下步骤：步骤一、生成候选体样本并读取数据特征，统一候选体样本的数据特征；步骤二、基础分类网络构建，加入脉冲信号注意力机制；步骤三、数据域间迁移，迁移完成后对分类模型进行训练；步骤四、抽取人工特征并统计特征；步骤五、对组合高阶特征与深度特征进行融合；解决了脉冲星数据集中正负样本不平衡问题，不同脉冲星数据集由于观测条件，观测设备等的不一造成数据集间迁移较为困难问题、脉冲星特征图像存在自身的特点，使用现有在imagenet上pretrain的较深网络会容易造成过拟合问题以及脉冲信号较为特殊，缺乏有效的注意力机制的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 轻量级 神经网络 脉冲 搜索 方法 | ||
【主权项】：
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