文章标题：基于RBM-DSN的船用通信失真信号半监督识别方法

文章作者：胡晓光, 刘涛
关 键 字：深度学习;船用通信系统;失真信号;梯度下降法;特征提取
文章摘要：针对船用通信系统光信号通常缺乏大量标记样本，且无标记样本未得到充分利用的情况，提出基于RBM-DSN的船用通信失真信号半监督识别方法。采集光通信信号，并对其进行转化处理；将转化后的光通信信号作为输入，利用限玻尔兹曼机学习挖掘光通信信号潜在特征，利用对比散度算法求解最优参数，并以此初始化深层堆叠网络输入权值，采用多模块堆叠结构，通过各模块独立的有监督训练，实现对光通信信号特征的分层提取，并采用梯度下降法微调网络参数，通过最小化误差函数优化识别效果。实验结果表明：对于不同失真光通信信号，本文方法的识别决定系数高，在样本标记率在20%时，该方法能够兼顾识别精度与计算成本，达到理想的失真信号识别效果。