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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于样本回想增量学习的信号调制分类模型及学习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：CN115883301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211412173.5，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于样本回想增量学习的信号调制分类模型及学习方法是由赵琰;陈仕川;郑仕链;赵知劲;姜明;戴绍港设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本回想增量学习的信号调制分类模型及学习方法在说明书摘要公布了：本方案公开了一种基于样本回想增量学习的信号调制分类模型及学习方法，包括记忆回想模块、辨别模块和分类网络，引入了基于类标签与样本标签的记忆方式，在样本记忆阶段，记忆模块会对样本进行学习并生成低维度的特征表示，在样本回想阶段，只需对回想模块输入类标签与样本标签，就可以精确回想对应的样本，无需保存样本数据，只需要保存训练的回想模块和样本标签信息即可，通过记忆回想模块这个框架来作为样本数据的仓库，克服了直接存储样本数据需占用大量内存的困境。

本发明授权基于样本回想增量学习的信号调制分类模型及学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本回想增量学习的信号调制分类模型，其特征在于，包括记忆回想模块、辨别模块和分类网络，所述的记忆回想模块包括依次拼接的记忆模块和回想模块，所述的记忆模块用于记忆原始样本，所述的回想模块用于回想记忆模块记忆的样本，在类增量训练任务中，将新的无线电信号样本和回想模块回想的回想样本作为本模型的样本数据训练本模型，所述的辨别模块用于与记忆回想模块构成对抗网络以训练记忆回想模块和辨别模块，所述的分类网络用于基于其输入输出分类结果； 所述的记忆回想模块包括有嵌入于记忆模块和回想模块的嵌入式隐码向量层； 所述的记忆模块用于将原始样本转换为低维特征进行记忆： zi＝Net1xi  3其中，xi表示第i类信号的原始样本，zi表示第i类信号的隐变量特征； 每一次训练任务下，保存该训练任务的原始样本的标签信息；同时嵌入式隐码向量层基于样本的标签信息动态存储记忆模块记忆的隐变量特征CodeEmbedding＝{z1,z2,...,zL}，每个样本的标签信息包括类标签和样本标签回想模块基于记忆的隐变量特征回想相应的回想样本： 用于训练回想模块的损失函数为： 是回想模块对第i类信号回想得到的回想样本，xi是第i类信号的原始样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。