[发明专利]基于神经网络和模型迁移学习的多源频域载荷识别方法有效
| 申请号： | 202010777756.2 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN112364973B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 王成;陈德蕾;崔振凯 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06N3/096 | 分类号： | G06N3/096;G06N3/0464;G06N3/065;G06F18/214;G06F17/18;G06N3/048 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法，具体包括：S1：利用频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练；S2：将S1中的神经网络模型的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值；S3：利用目标频率的历史数据对目标频域的神经网络进行二次训练，从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型；S4：将目标频率下训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型；S5：循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。本发明提出了一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法，通过迁移学习得到的神经网络多源载荷识别模型得到较好的神经网络模型的初始权重，有效减少训练时间，并得到更高的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 迁移 学习 多源频域 载荷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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