一种自主进化的零样本学习的信号识别方法

摘要

本发明涉及一种自主进化的零样本学习的信号识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取已知信号集合和未知信号集合，根据完成预处理的信号数据训练深度学习模型，通过总损失函数进行反向传递并更新深度学习模型的参数；步骤S2：输入已知信号样本获得特征向量，按类分组，计算各个已知类的语义向量；步骤S3：获取新信号样本，计算新信号样本与已知类或未知类之间的距离，判断属于已知信号集合或未知信号集合，划分到对应类别；步骤S4：重复步骤S3，直到未知类中样本的数量大于数量阈值，将该未知类并入已知信号集合。与现有技术相比，本发明具有提高信号识别的准确性、减少训练模型所需要的样本类别等优点。