【摘 要】
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在未知通信协议标准条件下,改进DenseNet可以识别短波通信电台不同的自动建链行为,这对侦察非协作方电台的通联意图有着重要作用。但是网络模型识别的可靠性需要做进一步的探
【基金项目】
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国防科技重点实验室基金(6142106180402)资助课题。
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在未知通信协议标准条件下,改进DenseNet可以识别短波通信电台不同的自动建链行为,这对侦察非协作方电台的通联意图有着重要作用。但是网络模型识别的可靠性需要做进一步的探究。因此,本文通过网络内部结构的可视化来推断网络模型是否可以有效地提取建链行为信号的深层次特征。由于卷积层的特征维度较大,不利于观察建链行为信号的深层次特征,所以对网络内部全连接层进行了可视化分析。实验结果表明,网络模型可以有效提取同一类别行为信号深层次的相似特征以及不同类别行为信号深层次的差异特征,并通过热力图进一步提高了实验结果的可信
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黄永光博士现任贵州大学酿酒与食品工程学院教师,教授、研究员。兼任贵州岩博酒业总工程师,贵州省酿酒工业协会副秘书长;国家白酒特邀评委、全国白酒标准化技术委员会委员、