[发明专利]飞行器电信号分类和识别的小样本迁移学习方法有效
| 申请号： | 202110395497.1 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN112926547B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 李可;彭卓清;张可立;王少凡;李竟语;杨顺昆;陈晓丹;刘猛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金恒联合知识产权代理事务所 11324 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种飞行器小样本电信号分类识别的迁移学习方法,包括：将源域信号进行采集与传输(102)，送入特征提取基础模块源域多尺度残差卷积模块(103)和源域最大池化层(104)，将基础模块中的参数送入目标域的多尺度残差卷积模块(110)和目标域的最大池化层(111)，在训练过程中目标域的全局平均池化层(112)，目标域的随机丢弃层(113)和目标域的全连接层(114)均要进行反向传播更新网络参数(217)，直到迭代步数更新满足目标域迭代步数判断模块条件(220)，从而结束训练(221)。通过该方法，有效解决了实际测试过程中小样本数据的深度学习问题，显著提升了飞行器信号分类和识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 飞行器 电信号 分类 识别 样本 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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