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申请/专利权人：河北工业大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133898A
主分类号：G06N3/0464
分类号：G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/08;G06F18/2415;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种快速射电暴信号识别的卷积神经网络，该网络在特征提取的过程中使用了通道注意力模块，利用通道注意力模块对不同通道的特征图进行了自适应的通道权重分配，来提取最相关的特征。通过使用通道注意力模块能够使网络对快速射电暴信号的特征进行关注与学习，从而具备识别快速射电暴信号的能力。本发明还利用梯度加权类激活映射网络将网络对快速射电暴着重关注的区域鲜明地表示出来，确认网络具备识别快速射电暴信号的能力，从而使网络具有一定的可解释性。本发明具有较强的泛化能力，也能够对低信噪比的快速射电暴图像进行信号识别，对于探测快速射电暴信号具有重要的研究意义。
主权项：1.一种快速射电暴信号识别的卷积神经网络，其特征在于：通道注意力模块和梯度加权类激活映射网络；所述的通道注意力模块是辅助网络对快速射电暴信号进行特征提取，包括全局平均池化层、卷积层和激活层；梯度加权类激活映射网络能够反映网络对于图像特征的关注区域，也能够反映网络对于快速射电暴信号特征的学习效果，使得网络具备一定的可解释性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种快速射电暴信号识别的卷积神经网络
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