[发明专利]一种基于固定特征的调制信号增量学习方法有效
| 申请号： | 201911308576.3 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111210000B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;缪永彪;陈晋音;翔云 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于固定特征的调制信号增量学习方法，包括以下步骤：S1构造以64层LSTM网络层结构为模型的主干网络，数据集更新方式采用代表性记忆方法；S2损失函数为交叉熵和知识蒸馏函数，缓解灾难性遗忘问题；S3训练方式采用任务相关的门机制训练LSTM模型；S4重载上一增量阶段训练的最佳模型，重复步骤S2～S3，评估在所有测试集上的性能，直到训练完所有增量数据。本发明使得特征不再受到增量任务的影响而变化，从而保证后续的再利用，具有较高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 固定 特征 调制 信号 增量 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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