典型文献
一种优化孪生网络的小样本辐射源个体识别方法
文献摘要：
针对信号辐射源个体识别小样本难以稳定收敛、识别准确率不足的问题,提出了一种基于优化孪生网络模型进行小样本辐射源个体识别的方法,分析了通过孪生网络实现不同类别样本对特征向量距离增大、相同类别样本对特征向量距离减小的弹簧模型,达到小样本训练损失函数的快速收敛的目的,并结合交叉熵实现损失函数优化,从而提升了小样本个体识别的准确率和稳定性.试验结果表明,针对每类不大于10个训练样本集的通信电台所提方法能够达到88％以上个体识别准确率.
文献关键词：
小样本;个体识别;孪生网络;损失函数优化;Resnet网络
中图分类号：
作者姓名：
梁先明
作者机构：
中国西南电子技术研究所,成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]梁先明-.一种优化孪生网络的小样本辐射源个体识别方法)[J].电讯技术,2022(06):695-701
A类：
B类：
孪生网络,小样本,辐射源个体识别,识别准确率,别样,特征向量,弹簧模型,样本训练,快速收敛,交叉熵,损失函数优化,每类,训练样本集,电台,上个,Resnet
AB值：
0.242996
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