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一种基于深度学习的无线电信号聚类方法,包括:S1,将第二数据集与第一数据集的样本数据大小调整一致,然后将两个数据集的样本数据分成若干包含相同数量的样本数据的批次;S2,构建深度模型,将调整后的第二数据集分批样本数据输入深度模型进行预训练,直到模型训练稳定;S3,聚类训练;S4,输出聚类结果。本发明还包括一种基于深度学习的无线电信号聚类系统。本发明搭建了一种一维卷积和二维卷积结合的神经网络,使用调制信号数据集对深度模型进行预训练,能够使得深度模型更倾向于提取与调制类型相关的特征,在后续聚类时,引导
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112866156 B
(45)授权公告日 2022.06.17
(21)申请号 202110053844.2 G06N 3/04 (2006.01)
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