[发明专利]一种异常信号半监督分类方法、系统、数据处理终端有效
| 申请号： | 202110708117.5 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113541834B | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 齐佩汉;陈婉清;姜涛;周航平;位萱;马建峰;孟永超;张抗抗;周小雨 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;H04W24/08;G06F18/23213;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 何畏 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习和无线通信频谱信号技术领域，公开了一种异常信号半监督分类方法、系统、数据处理终端，通过建立一个深度聚类模型，将异常信号数据作为CNN模型的输入，然后提取输入数据的压缩特征作为K‑means聚类算法的输入，用于聚类；同时将CNN所提取的特征输入到CNN的分类层进行分类；最后计算K‑means的输出与CNN的输出间的损失，并更新CNN的参数，直到迭代过程收敛，以达到用聚类结果来辅助训练分类器的目的。为了使该模型在我们的数据集上有较好的表现，我们引入预训练模型、确定聚类的初始质心、构建类别均值Memory以及替换伪标签等优化方法，并且所采用的半监督的学习方法可以使频谱管理人员在用户交互较小的情况下对异常信号分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 信号 监督 分类 方法 系统 数据处理 终端 | ||
【主权项】：
暂无信息
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