公开(公告)号：CN116127298A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310167210.9

申请日：2023-02-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙卓 ,  张煜晟 ,  方棉佳 ,  王晓波

IPC: G06F18/213 ,  H04W12/06 ,  H04W12/79 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于三元组损失的小样本射频指纹识别方法，包括，通过能量检测算法检测突发信号并采集，将采集到的通信信号转换为形状统一的信号样本集；对所述信号样本集中的信号样本进行预处理；根据预处理后的信号样本集在三元组损失函数的约束下训练嵌入网络；通过训练好的嵌入网络提取信号样本的射频指纹特征，并对所述射频指纹特征使用PCA进行降维；通过预设的线性分类方法对降维后的射频指纹特征进行分类。通过本发明提出的方法，可以实现小样本场景下射频指纹识别。

公开(公告)号：CN116089883A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310044665.1

申请日：2023-01-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙卓 ,  涂婷 ,  方棉佳 ,  王晓波

IPC: G06F18/2431 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明提出一种用于提高已有类别增量学习新旧类别区分度的训练方法，包括：获取数据集并对数据集进行预处理，构成任务序列；构建和优化双分支网络，基于初始数据集构建回放数据集以实现增量阶段的旧知识保留；复制并扩展双分支网络，在双分支中基于表征相似性进行双边采样，通过提升易混淆的旧类别的采样概率实现区分度提升，采取混合损失函数和累积学习策略优化双分支网络，并扩展回放数据集以实现下一增量阶段的旧知识保留；所述训练方法在增量学习的过程中直接保存旧样本，采取目标蒸馏方法，以简单有效的手段保存旧知识；基于双分支结构进行双边采样和累积学习，能够有效解决混淆问题，实现类别增量学习分类性能提升。

公开(公告)号：CN116089883B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310044665.1

申请日：2023-01-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙卓 ,  涂婷 ,  方棉佳 ,  王晓波

IPC: G06F18/2431 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明提出一种用于提高已有类别增量学习新旧类别区分度的训练方法，包括：获取数据集并对数据集进行预处理，构成任务序列；构建和优化双分支网络，基于初始数据集构建回放数据集以实现增量阶段的旧知识保留；复制并扩展双分支网络，在双分支中基于表征相似性进行双边采样，通过提升易混淆的旧类别的采样概率实现区分度提升，采取混合损失函数和累积学习策略优化双分支网络，并扩展回放数据集以实现下一增量阶段的旧知识保留；所述训练方法在增量学习的过程中直接保存旧样本，采取目标蒸馏方法，以简单有效的手段保存旧知识；基于双分支结构进行双边采样和累积学习，能够有效解决混淆问题，实现类别增量学习分类性能提升。(56)对比文件Boyan Zhou et al.BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learningfor Long-Tailed VisualRecognition.arXiv.2019,全文.卢健;马成贤;周嫣然;李哲.双分支网络架构下的图像相似度学习.测绘通报.2019,(第12期),全文.何丽;韩克平;朱泓西;刘颖.双分支迭代的深度增量图像分类方法.模式识别与人工智能.2020,(第02期),全文.