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摘 要:本发明涉及一种应用半监督生成对抗网络的小样本信源数检测方法,包括基于阵列天线输出数据计算样本采样协方差矩阵及其特征值;根据得到的特征值,计算出相应的线性收缩系数,并对其进行预处理;利用产生预处理后的线性收缩系数对半监督生成对抗网络进行训练,然后利用训练后神经网络对信源数进行预测。与传统的基于特征值的分类相比,本发明方法利用线性收缩系数作为网络的输入特征以产生更明显的分类特征,从而在标签和样本数量较少、信噪比较低的情况下可取得良好的分类性能;同时,采用半监督学习与生成对抗网络结合,以对抗的方式修正分类器在少量标签数据下能够达到接近全监督学习的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410276958.7 | 专利名称: | 一种应用半监督生成对抗网络的小样本信源数检测方法 |
申请日: | 2024-03-12 | 申请/专利权人 | 宁波大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省宁波市江北区风华路818号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/24搜分类 雷达 声纳 无线通信 车联网 信号处理搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-05 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118296425A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |