摘要
本发明公开的是一种基于加性注意力机制的多模态的信号识别方法,该方法包括如下步骤:数据输入,对数据集预处理操作;设计多通道网络结构;多模态融合处理;添加LSTM层和注意力机制提取序列时序特征,经过多通道多模块融合的数据后,再经过一个双向的Lstm层和注意力机制模块来实现数据进一步的特征提取,增强信号的表征能力;输出分类;验证结果对比,本发明具有能够对关键特征的强化,从而更好地适应复杂环境中的信号变换,不仅提高了识别的准确性,还增强了系统在噪声和干扰条件下的鲁棒性等技术特点。
技术关键词
信号识别方法
注意力机制
多模态
多通道
时序特征
Adam算法
信噪比数据
多模块
数据格式
网络结构
索引
特征提取模块
噪声
平方根
优化器
采样率
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多维时序数据
Attention机制
修复方法
重建误差
矩阵
智能评估方法
数据模式匹配
处理单元
多模态
计算机可存储介质
局部结构特征
分割方法
邻域
融合多尺度特征
球形
多源融合
三维网格模型
网格特征
分层特征
时序特征