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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118277895A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0442;G06F18/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明涉及一种基于多门限的Vi‑Transformer网络的无人机型号分类方法，包括：搭建多门限的Vi‑Transformer网络；训练多门限的Vi‑Transformer网络得到无人机型号分类模型；通过无人机型号分类模型实现无人机型号分类。本发明通过考虑整个序列的超参数，使注意力机制有助于捕捉全局信息，而不仅仅关注序列的局部特征，有助于模型更全面的理解输入序列。同时在学习过程中可个性化适应不同的输入序列，根据输入的超参数信息调整自己的关注程度，从而提高对不同样本的处理能力；这些优势分别从损失函数和注意力调节的角度出发，在不同层面上帮助模型更好的学习和理解输入的无人机射频信号。
主权项：1.一种基于多门限的Vi-Transformer网络的无人机型号分类方法，其特征在于，包括：搭建多门限的Vi-Transformer网络；训练多门限的Vi-Transformer网络得到无人机型号分类模型；通过无人机型号分类模型实现无人机型号分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于多门限的Vi-Transformer网络的无人机型号分类方法
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