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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法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：CN117195031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210586017.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法是由曹桂涛;席熙东;吴纯伟;王宏;蔡伟;任赫;刘则林;杨国彬设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法，包括：使用信号采集设备获取初始电磁辐射源信号及情报信息，对数据进行过滤和清洗；对上述过滤后的信号进行包络分析和双谱分析，分别得到包络数据和双谱数据；将同一个体经过过滤与清洗后的原始信号数据以及对应的包络数据、双谱数据赋予相同标签，将情报信息与该目标个体进行关联；利用开集识别的方法，对所有所述目标个体进行类型判定；对于判定为已知类的数据，使用协同推理方法完成该电磁辐射源信号的个体识别任务；对于判定为未知类的数据，使用知识动态更新方法对电磁辐射源识别网络和知识图谱进行更新，后续再使用协同推理方法完成该信号的个体识别任务。

本发明授权一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和知识图谱双通道系统的电磁辐射源个体识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：使用电磁辐射源信号采集设备获取目标个体的初始电磁辐射源信号及对应的情报信息，对获得的所述电磁辐射源信号数据进行过滤和清洗； 步骤2：对步骤1中过滤后的脉冲信号进行包络分析，得到对应的包络数据； 步骤3：对步骤1中过滤后的脉冲信号进行双谱分析，得到对应的双谱数据； 步骤4：对于来自同一目标个体的信号，将其经过过滤与清洗后的原始信号数据以及对应的包络数据、双谱数据赋予相同标签，获得多模态电磁辐射源信号数据集，供后续训练使用，同时将情报信息与该目标个体进行关联；每个目标个体称为一个类别； 步骤5：利用开集识别的方法，对所有所述目标个体进行类型判定； 步骤6：对于判定为已知类的数据，使用协同推理方法完成该电磁辐射源信号的个体识别任务； 步骤6中，所述协同推理方法用于完成个体精准识别，所述方法包括以下部分：多模态识别网络搭建；知识图谱属性编码器与结构编码器的训练；情报信息相关性查询与辅助推理信息生成；基于特征层融合策略与决策层融合策略的识别结果生成与整合； 所述多模态识别网络搭建过程为初次使用协同推理方法前的初始化任务，搭建完成后不再执行此步骤，具体过程如下： 对于判定为已知类的数据，将其输入到多模态识别网络中，提取数据的多模态内隐特征；其中，多模态识别网络包括一个单模态的图像编码器、一个单模态的文本编码器和一个多模态编码器用来对齐和融合图像表征与文本表征；所有编码器结构都基于Transformer； 步骤7：对于判定为未知类的数据，使用知识动态更新方法对电磁辐射源识别网络和知识图谱进行更新，当该未知类个体的信号被再次截获时，使用协同推理方法完成该信号的个体识别任务。

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