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
IPC 分类号

技术画像

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

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。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111210000A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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