[发明专利]识别不同电台个体种类的智能识别方法有效
| 申请号： | 202011190513.5 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112529035B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 梁先明;陈文洁;赵若冰;李奇真;曾翔宇;幸晨杰;陈涛;余博;张志 | 申请（专利权）人： | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/2431;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06F123/02 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 王会改 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于时序深度网络的智能个体识别方法，解决现有电台个体分类识别方法特征提取困难，泛化能力低的问题。其实现方案为：基于时序深度网络，将反映不同电台个体种类的电台个体时序信号输入深度网络，对原始电台个体数据进行补零处理，并按比例生成训练样本集和测试样本集；构建三个子网络及一维时序多子网络深度集成网络；用训练样本集训练三个子网络并将输出层并行连接获得训练后的一维时序多子网络深度集成网络；将电台原始时序数据直接输入训练后的深度集成网络对测试数据集进行预测，获得网络对电台时序数据预测的电台个体类别。本发明提高了深度网络在电台个体识别方面的泛化能力与鲁棒性，可用在电台个体分类识别技术领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 不同 电台 个体 种类 智能 方法 | ||
【主权项】：
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