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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115659193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211361694.2，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法及系统是由廖开升;赵耀东;顾杰;何涛;范孟秋设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电磁数据技术领域，公开了一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法及系统，该标注方法，利用深度聚类去交错分离方法对电磁数据进行自动分离标注，并计算分离标注后不同类型电磁数据间的相似度矩阵，最后由领域专家根据相似度矩阵、标签置信度，对分离标注后电磁数据的标签进行人工审核，从而实现机器标注为主、专家审核为辅的电磁数据标注。本发明解决了现有技术存在的耗费人力大、标注速度慢、标注准确率较低等问题。

本发明授权一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人机混合智能的电磁数据标注方法，其特征在于，利用深度聚类去交错分离方法对电磁数据进行自动分离标注，并计算分离标注后不同类型电磁数据间的相似度矩阵，最后由领域专家根据相似度矩阵、标签置信度，对分离标注后电磁数据的标签进行人工审核，从而实现机器标注为主、专家审核为辅的电磁数据标注；包括以下步骤：S1，电磁数据预处理：首先对电磁数据进行切片形成电磁数据帧，然后逐帧去除电磁数据帧内的异常值，再对电磁数据帧进行标准化处理，输出预处理后的电磁数据帧；S2，深度聚类去交错分离标注：将步骤S1预处理后的电磁数据帧输入深度长短时记忆网络学习度量特征表示，并对学习的度量特征表示进行无监督聚类；然后将聚类结果作为标签，再输送回深度长短时记忆网络进行监督学习；如此循环迭代，直到回深度长短时记忆网络收敛，输出分离标注标签及标签置信度；S3，相似度矩阵计算：根据步骤S2生成的标注标签，计算当前电磁数据帧与历史电磁数据帧中不同类型电磁数据之间的相似度，生成相似度矩阵；其中，历史电磁数据帧指当前处理时刻以前的所有电磁数据帧；S4，领域专家审核：根据步骤S2生成的标签置信度和步骤S3生成的相似度矩阵，对分离标注后电磁数据的标签进行人工审核校正。

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