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一种嵌入注意力机制的深度网络线谱检测方法 

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申请/专利权人:东南大学

摘要:本发明涉及一种嵌入注意力机制的深度网络线谱检测方法,主要针对时频图中多个不规则波动的弱线谱的检测问题。本发明包括以下几个步骤:第一步:构建网络,构建检测线谱的深度编码器‑解码器网络模型,同时设计了嵌入注意力机制的特征融合模型对多层次特征进行有效融合;第二步:仿真生成训练样本数据集;第三步:构建基于线谱轨迹连续性的复合损失函数;第四步:训练网络,使用第二步中生成的数据集训练网络;第五步:获取真实的时频图数据并检测线谱。

主权项:1.一种嵌入注意力机制的深度网络线谱检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1:构建深度编码器-解码器网络模型;步骤2:生成仿真训练样本数据集;步骤3:设计基于线谱轨迹连续性的复合损失函数;步骤4:使用生成的仿真数据集训练网络;步骤5:获取真实的时频图数据并通过训练好的网络检测线谱。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东南大学 一种嵌入注意力机制的深度网络线谱检测方法

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