龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于ED‑LSTM架构的混沌跳频序列多步预测模型及预测方法，属于混沌跳频码多步预测算法技术。解决了传统的混沌跳频码多步预测模型由于在序列间数据偏移存在，导致模型预测精度低及泛化能力差的问题。本发明在多步预测模型结构本身进行改进，一方面通过引入消除数据偏移的标准化处理，使得不同时间段数据分布尽可能一致，提高了预测的精度和模型在不同混沌序列上的泛化性。另一方面，引入注意力层，通过加权平均的方式捕获全局特征，模型可以更准确地捕获和学习输入序列时间的维度相关性，进一步提高预测精度。本发明主要用于跳频通信中混沌跳频序列多步预测。
主权项：1.基于ED-LSTM架构的混沌跳频序列多步预测模型，其特征在于，包括：基于LSTM实现的编码模块，用于对归一化后的k位混沌跳频序列依次进行特征提取、消除数据偏移的标准化处理和维度调整后，输出m位编码后的实数序列；其中，归一化后的k位混沌跳频序列是由按时间顺序连续采集的k个时间步所对应的k位混沌跳频序列进行归一化处理获得；基于LSTM实现的解码模块，用于对m位编码后的实数序列依次进行特征提取、加权平均和全连接处理后，输出m位解码后的实数序列，mk；k位混沌跳频序作为多步预测模型的输入数据，m位解码后的实数序列作为多步预测模型的输出数据；m位解码后的实数序列还为多步预测模型预测出的k个时间步所在时间段之后未来m个时间步所对应的序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于ED-LSTM架构的混沌跳频序列多步预测模型及预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号