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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事科学院战略评估咨询中心申请的专利一种基于先验知识集成与结果自适应的信号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：CN119272122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411812011.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法是由孟竹喧;黄其旺;刘伟松;杜静;邓锦洲;祝茜;路越;王义晶;柴伟超;张洪娟设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法在说明书摘要公布了：一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法，包括模型构建步骤，模型应用步骤和知识更新步骤，本发明构建贝叶斯网络实现对大量无线电信号的初步预分选，提高识别效率；构架贝叶斯神经网络，丰富信号调制识别的认知程度与范围；最后利用调制识别后的结果对贝叶斯网络进行更新，实现在多维环境下，先验知识的迭代集成与结果自适应的信号识别。本发明形成两级网络结构，其中贝叶斯网络用于知识的集成与更新，起到初筛作用，贝叶斯神经网络用于计算信号识别结果及其置信度，突破了传统信号识别是非二元结论，在保证信号筛选精度的同时，提高筛选的速度和鲁棒性。

本发明授权一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识集成与结果自适应的信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：模型构建步骤S110：对信号进行预处理，提取信号特征，构建信号特征初始特征要素集，分别构建贝叶斯网络和贝叶斯神经网络，设置贝叶斯神经网络置信度表征函数，根据输入参数特征设置贝叶斯神经网络超参数，将信号特征与信号融合作为训练数据和测试数据，对所述贝叶斯神经网络进行训练和测试，直至模型收敛；模型应用步骤S120：当新信号出现时，收集特征并进行比对获得重点关注信号列表，利用训练好的贝叶斯神经网络对所述重点关注信号列表分别计算得到各自的置信度，利用所述置信度进行调制识别，得到新的信号及其特征；知识更新步骤S130：利用在所述模型应用步骤S120得到新的信号及其特征，对所述信号特征初始特征要素集进行改进，并利用改进后的信号特征更新贝叶斯网络；所述模型构建步骤S110包括：贝叶斯网络构建子步骤S112：基于信号特征初始要素集构建贝叶斯网络，直观表征信号特征及其之间相互关系，形成对该信号的初始认知框架；贝叶斯神经网络构建子步骤S113：利用贝叶斯神经网络作为置信度计算网络，其中使得所述贝叶斯神经网络的网络输入层为一维卷积层，构建置信度表征函数为，其中，表示输入的训练样本个数，为特征集中的各项参数取值，表示贝叶斯神经网络根据输入得到的计算输出结果，是数据经过分类器之后的取值标签，Z1=，表示贝叶斯神经网络中偶然不确定性，是模型输出的方差的估计；Z2表征信号来自A设备的置信度，模型对于同一样本进行T次参数采样，C表示贝叶斯神经网络需要区分的所有不同类别的数量，表示样本中某一项的概率取值；T次预测概率为，其中，表示贝叶斯神经网络中服从形式为的分布，表示贝叶斯神经网络的激活函数。

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