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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学
摘要：本公开是一种基于直推式极大置信推理的小样本信号识别方法，包括：收集IQ信号样本，构建训练集、支撑集和查询集；在训练集中采样多个小样本分类任务，模拟利用支撑集训练识别查询集的小样本任务；将训练集小样本任务中的IQ信号映射为极化域累积星座图；对信号特征进行提取；针对每个子任务构建邻接权值矩阵；计算模拟查询集的标签；构建模拟查询集预测结果与标签间的交叉熵损失；重复步骤至参数完全收敛；将IQ信号映射为极化域累积星座图，完成对查询集类别的预测。本申请利用时空并行特征提取网络充分提取信号多维度特征，并可根据特征构建图模型进行标签传播，仅利用几个标签样本完成分类器的快速适应，还能解决不平衡数据带来的稳定性差问题。
主权项：1.一种基于直推式极大置信推理的小样本信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，收集IQ信号样本，构建训练集、支撑集和查询集，其中支撑集和查询集共享标签空间，训练集的标签空间与支撑集和查询集均不相交；S102，在所述训练集中采样多个小样本分类任务，模拟利用支撑集训练识别查询集的小样本分类任务；S103，将训练所述小样本分类任务作为子任务，将所述子任务中的IQ信号映射为极化域累积星座图；S104，利用特征提取网络提取信号特征并对所述信号特征进行处理；S105，针对每个所述子任务构建邻接权值矩阵；S106，输入每个子任务中模拟支撑集的标签，并通过标签传播的方式计算模拟查询集标签；S107，构建模拟查询集预测结果与标签间的交叉熵损失，并端到端的更新网络参数；S108，重复步骤S103-S107，直至网络模型的参数完全收敛；S109，将所述支撑集与查询集的IQ信号映射为极化域累积星座图，并利用所述网络模型完成对查询集类别的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 基于直推式极大置信推理的小样本信号识别方法及模型
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