公开(公告)号：CN107979842B

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201711217769.9

申请日：2017-11-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨远望 ,  王炳程 ,  丁敏 ,  朱学勇 ,  李梦娜 ,  游长江

IPC: H04W12/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双谱特征和深度学习的手机个体识别方法，通过分别对所有样本进行采样及预处理后通过计算四种积分双谱，从而组合得到训练卷积神经网络的特征集，然后将特征集按比例划分为训练特征集YTrain和测试特征集Ytest；使用训练特征集YTrain卷积神经网络，再利用训练后的卷积神经网络对测试特征集YTest进行分类决策，最终输出手机个体识别结果。

公开(公告)号：CN107979842A

公开(公告)日：2018-05-01

申请号：CN201711217769.9

申请日：2017-11-28

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 杨远望 ,  王炳程 ,  丁敏 ,  朱学勇 ,  李梦娜 ,  游长江

IPC: H04W12/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双谱特征和深度学习的手机个体识别方法，通过分别对所有样本进行采样及预处理后通过计算四种积分双谱，从而组合得到训练卷积神经网络的特征集，然后将特征集按比例划分为训练特征集YTrain和测试特征集Ytest；使用训练特征集YTrain卷积神经网络，再利用训练后的卷积神经网络对测试特征集YTest进行分类决策，最终输出手机个体识别结果。