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摘要：本发明涉及一种基于类范例选择和多目标线性规划的电磁信号分类方法，包括：使用包括多个类的电磁信号的旧类数据，训练第一分类模型；根据训练中真实标签与预测标签之间的归一化互信息对旧类数据训练样本进行重新排序；并依据分类难度在每个类的旧类数据中筛选部分训练样本进行存储；对于增加的多个类的新类数据，在第一分类模型基础上，进行多目标线性规划，对分类器进行更新，得到第二分类模型；采用存储的旧类数据和增加的新类数据的训练样本进行第二分类模型的特征微调训练，得到增量学习后的分类模型，用于对新类与旧类数据进行分类。本发明不仅对新增类实现较高的分类准确率，而且可以保持对旧类电磁信号的分类能力。
主权项：1.一种基于类范例选择和多目标线性规划的电磁信号分类方法，其特征在于，包括：使用包括多个类的电磁信号的旧类数据，训练第一分类模型；所述第一分类模型为深度卷积神经网络分类模型；根据训练中真实标签与预测标签之间的归一化互信息对旧类数据的训练样本进行重新排序；并依据分类难度，在每个类的旧类数据中按顺序筛选部分训练样本进行存储；对于增加类的新类数据，在第一分类模型基础上，进行多目标线性规划，对第一分类模型的分类器进行更新，得到第二分类模型；采用存储的旧类数据和增加的新类数据的训练样本进行第二分类模型的特征微调训练，得到增量学习后的分类模型，用于对新类和或旧类的电磁信号数据进行分类。
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百度查询： 中国电子科技集团公司第三十六研究所 西安电子科技大学 基于类范例选择和多目标线性规划的电磁信号分类方法
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