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本方案公开了一种基于矢量空间分离的持续电磁信号分类方法，包括，使用无线电信号作为训练卷积神经网络的样本数据；进行第一个任务训练得到训练后的卷积神经网络；当新任务到来时，在原有卷积神经网络模型上增加新的全连接层，与旧的全连接层进行拼接输出；新任务训练过程中，基于余弦相似度控制新旧任务在矢量空间的距离，并使用L2正则化平衡新旧任务权重的大小，同时使用交叉熵损失函数区分新类与旧类；新任务训练结束后得到新的卷积神经网络。本方案引入一种相似度损失函数，并在交叉熵损失函数的共同作用下，在矢量空间中，保证新类对旧类的分类和新类之间的区分，来减少新类对旧类的影响并保证新任务的学习。