申请/专利权人：武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892806A

主分类号：G06N3/0985

分类号：G06N3/0985;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种短波信号识别神经网络的训练方法、系统及电子设备，属于通信技术领域，所述方法包括：获取短波信号样本数据集；基于短波信号样本数据集和模型训练记录中目标历史训练任务的数据集以及训练超参数，通过群体稳定性指标计算，确定目标训练超参数，目标历史训练任务与待执行训练任务为同一类别任务；基于短波信号样本数据集和目标训练超参数，对神经网络模型进行训练，获取训练后的神经网络模型。目标历史训练任务的训练超参数能够适用于待执行训练任务，提高训练数据的使用率，避免对同一类别的训练任务的超参数重复性地进行人工配置，实现高效地训练神经网络模型。

主权项：1.一种短波信号识别神经网络的训练方法，其特征在于，包括：获取短波信号样本数据集；基于所述短波信号样本数据集和模型训练记录中目标历史训练任务的数据集以及训练超参数，通过群体稳定性指标计算，确定目标训练超参数，所述目标历史训练任务与待执行训练任务为同一类别任务；基于所述短波信号样本数据集和所述目标训练超参数，对初始的神经网络模型进行训练，获取训练后的神经网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所) 一种短波信号识别神经网络的训练方法、系统及电子设备

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