| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的研究内容与内容安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第20-21页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 自编码器及其衍生算法 | 第21-26页 |
| 2.1.1 自编码器 | 第21-22页 |
| 2.1.2 自编码器衍生算法 | 第22-26页 |
| 2.2 半监督学习 | 第26-27页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第27-29页 |
| 2.3.1 基础概念 | 第27-28页 |
| 2.3.2 网络结构和算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于改进型SCDAE的特征提取方法 | 第31-51页 |
| 3.1 卷积自编码器 | 第31-33页 |
| 3.1.1 卷积自编码器整体框架 | 第31-32页 |
| 3.1.2 卷积层 | 第32-33页 |
| 3.1.3 池化层与上池化层 | 第33页 |
| 3.2 基于改进型SCDAE的特征提取方法 | 第33-41页 |
| 3.2.1 改进型SCDAE网络架构 | 第33-36页 |
| 3.2.2 特征提取方法运行流程 | 第36-41页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第41-50页 |
| 3.3.1 实验数据集及仿真环境 | 第41页 |
| 3.3.2 性能指标 | 第41-43页 |
| 3.3.3 网络参数对特征质量的影响 | 第43-48页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 半监督无线信号调制方式分类模型 | 第51-67页 |
| 4.1 基于自编码器的半监督分类模型 | 第51-58页 |
| 4.1.1 整体框架 | 第51-53页 |
| 4.1.2 无监督预训练 | 第53-55页 |
| 4.1.3 有监督微调 | 第55-58页 |
| 4.2 基于改进型SCDAE的半监督调制方式分类模型 | 第58-62页 |
| 4.2.1 模型框架 | 第58-60页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第60-62页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第62页 |
| 4.3.2 性能指标 | 第62-63页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |