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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于时间频域patch的原型对比学习方法和装置，其方法包括：1选取合适的信号数据集作为信号处理对象，并对信号数据进行旋转、翻转等信号增强方法；2引入了一种双流对比学习方法，即时间依赖对比学习方法和时间频率对比学习方法，以从增强信号中捕捉时间频率依赖关系；3构建InfoMax对比学习模型作为约束一致性的正则化项，保持信息一致性并防止未能提取原始信号的核心特征；4采用原型点聚类方法，构造更具判别性的对比潜在空间，解决相似模式识别的困难的问题；5构建模型的总损失函数，评估模型效果。本发明提出的方法将信号特征与对比学习相结合，用于信号数据检测，提高了检测准确度，在从未标记的长信号中学习细粒度表示，并服务于各种下游任务。
主权项：1.一种基于时间频域patch的原型对比学习方法，其特征在于：具体步骤如下：1选取合适的信号数据集作为信号处理对象，并对其中的信号数据进行信号增强；2引入了一种双流对比学习方法，该方法结合了时间依赖对比学习方法和时间频率对比学习方法，以从增强信号中捕捉与时间和频率相关特征；3构建InfoMax对比学习模块作为约束一致性的正则化项，保持信息一致性并防止提取的特征未能获取原始信号的核心内容；4采用原型点聚类方法，构造更具判别性的对比潜在空间，解决相似模式下识别的困难的问题；5构建整个架构的总损失函数，评估该架构的识别效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于时间频域patch的原型对比学习方法和装置
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