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机器学习

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项目编号:【161562】 需求: 物联网中普遍存在拒绝服务攻击的安全威胁,针对由于节点资源受限,传统的加密通信方式存在密钥分发时延、计算开销大等问题,提出一种基于对偶自编码器的防御机制。设计概率对偶正则化项监督编码器与解码器训练过程,实现信号的识别。 研究内容如下: 1.研究对偶自编码器机器学习方法,研究信号识别常规方法,并进行分析。 2.设计对偶自编码器训练过程,分析信号识别原理。 3.构建信号数据集,识别信号。 4.在典型环境下,识别典型的通信信号。 1.研究内容 本课题主要研究对偶自编码器信号识别技术,设计对偶自编码器训练过程,构建信号数据集,使其在典型环境下,识别典型的通信信号。 2.技术方案/研究方法 (1)研究对偶自编码器机器学习方法及信号识别常规方法。 对对偶自编码器的原理和结构进行深入分析,包括网络结构、损失函数、优化器等参数的选择。探讨其在信号识别中的特点和优势。 (2)根据理论研究,构筑对偶自编码器系统模型。 利用构建的信号数据集对设计的对偶自编码器模型进行训练,并进行模型的优化和调参。 (3)利用对偶自编码器,实现信号识别。 对训练好的模型进行测试和评估,分析对偶自编码器在信号识别中的性能表现。
人工智能
¥12-18K/月

5-10年经验

1个月

项目编号:【161442】 可以参考团子AI这个网站 需要按照模板站(团子AI)作为学习参考对象 做一个基于云端处理AI人声音乐分离的网站, Github有关于AI分离人声音乐的开源项目可以提供代码 需要开发者有一些基础的音频经验,关于AI模型训练的经验
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