发明专利已授权

一种基于固定特征的调制信号增量学习方法

📄 申请号：CN201911308576.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-12-18

公开号

CN111210000A

公开日

2020-05-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

信号调制识别信号调制识别增量学习机器学习

应用场景

无线通信, 频谱监测, 认知无线电, 电子对抗, 智能信号处理

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种导热、电磁屏蔽、高强度尼龙6复合材料及其制备方法

当前第 / 件

一种辣根过氧化物酶@金属有机骨架球形颗粒催化剂及其制备方法

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