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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114970763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210717130.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法是由余志斌;杨玲;彭宇果;雷涛;张译方;韦柳幸设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了供一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法，其包括以下步骤：获取小样本辐射源数据，并从现有的各辐射源工作模式数据中挑选辅助数据；将小样本辐射源数据和挑选得到的辅助数据构成迁移学习的源域；将待识别辐射源数据作为迁移学习的目标域；对源域和目标域的样本进行流形特征学习；获取流形特征学习后的源域和流形特征学习后的目标域的总体分布差异，得到训练数据；基于训练数据优化分类器，并获取目标域的辐射源工作模式。本方法解决了小样本难以识别辐射源工作模式的问题。

本发明授权一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的辐射源工作模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取小样本辐射源数据，并从现有的各辐射源工作模式数据中挑选辅助数据； S2、将小样本辐射源数据和挑选得到的辅助数据构成迁移学习的源域；将待识别辐射源数据作为迁移学习的目标域； S3、对源域和目标域的样本进行流形特征学习，得到流形特征学习后的源域和流形特征学习后的目标域； S4、获取流形特征学习后的源域和流形特征学习后的目标域的总体分布差异； S5、基于总体分布差异优化分类器，并获取目标域的辐射源工作模式； 步骤S1中从现有的各辐射源工作模式数据中挑选辅助数据的具体方法包括以下子步骤： S1-1、根据公式： 计算小样本辐射源数据中样本x和现有的各辐射源工作模式数据中样本y的加权欧氏距离，进而得到现有的各辐射源工作模式数据中单个样本与小样本辐射源数据中所有样本的加权欧氏距离；其中n表示样本的特征维度数；和分别为样本x和样本y的第i维特征；为第i维特征的权重；W为第i维特征的权重总和；e为自然常数；为常数； S1-2、判断现有的各辐射源工作模式数据中单个样本与小样本辐射源数据中所有样本的加权欧氏距离是否均大于距离阈值，若是则舍弃现有的各辐射源工作模式数据中的该样本；否则保留现有的各辐射源工作模式数据中的该样本；进入步骤S1-3； S1-3、采用余弦相似度度量方法获取现有的各辐射源工作模式数据中保留的样本与小样本辐射源数据中所有样本的余弦相似度； S1-4、判断现有的各辐射源工作模式数据中保留的样本与小样本辐射源数据中所有样本的余弦相似度是否均大于相似度阈值，若是则舍弃现有的各辐射源工作模式数据中的该样本；否则保留现有的各辐射源工作模式数据中的该样本；完成辅助数据挑选； 其中，现有的各辐射源工作模式数据中样本的构造表达式为： 其中为目标域第j个样本的第i维参数；为偏置强度；表示目标域样本在第j维参数的平均值；rand为均匀分布的0-1随机数；为现有的各辐射源工作模式数据中样本。

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