一种基于复数神经网络和注意力机制的模拟信号识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110885480.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-03
申请人：
同济大学

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著录项信息

专利名称	一种基于复数神经网络和注意力机制的模拟信号识别方法
申请号	CN202110885480.4	申请日期	2021-08-03
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-26	公开/公告号	CN113553988A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	史清江;彭颖;董益宏
代理机构	上海科律专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	叶凤

摘要

一种基于复数神经网络和注意力机制的模拟信号识别方法，特征在于，其包括基于复数神经网络和注意力机制的模型设计方法及其复数元学习训练方法。本发明通过将复数神经网络和多头注意力机制应用于元学习模型，使得模型能更好地捕捉训练样本的类别特征，达到更好的分类效果和稳定的表现；同时，模型可以应用于大多数信号分类任务，并在少量的训练样本下也能取得较好的测试结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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