[发明专利]一种基于多类特征学习的信号识别方法、系统、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202310129418.1 | 申请日： | 2023-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN116150606A | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 许曈 | 申请（专利权）人： | 江苏开放大学（江苏城市职业学院） |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/2431;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐燕 |
| 地址： | 210036 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多类特征学习的信号识别方法、系统、电子设备和存储介质，属于闭集识别领域，该方法包括：提取原始信号的多类特征，根据特征的维度高低判断是否分析特征各维度的重要性，对高维特征评价各维度的重要性，并选择出高维特征中重要的维度；将重要高维特征或低维特征送入特征学习网络中，识别出信号的类别，计算在不同信号类别下信号特征的召回率，构建召回率矩阵；将全体测试集分成两部分，利用一部分测试信号修正召回率矩阵，通过多特征决策算法识别出另一部分测试信号所属的类别。着重解决不同的信号在不同特征上有不同区分性，仅通过单一特征无法完成高质量的信号多分类任务这一问题，进一步提高信号识别的能力和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 学习 信号 识别 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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