[发明专利]一种基于半监督深度学习的频谱感知方法有效
| 申请号： | 202110311989.8 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113095162B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 张煜培;赵知劲 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/2431;G06F18/213;G06N3/0895;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 陆永强;张晓英 |
| 地址： | 310000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于半监督深度学习的频谱感知方法，该方法包括以下步骤：S1、通过有标签样本训练半监督集成决策树模型以获得用于区分PU信号和噪声的分类器；S2、将无标签样本输入分类器，并将置信度高于预设值的无标签样本样本标记为伪标签；S3、通过所述的伪标签训练CNN网络以获得频谱感知预测模型。本方法的训练阶段基于半监督分类，只需要少量有标签样本，相比于传统基于完全监督学习的频谱感知算法，本方案能够大大降低对有标签样本的依赖。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 深度 学习 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
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