進展判別器(Discriminator)兩個部分。生成器負責生成電磁信息樣本，1.1研究背景要的研究領(lǐng)域。生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetworks,簡稱GAN)作為一種新興的深度學習模型，近年來在圖像、音頻等領(lǐng)有特定特征的電磁信號數(shù)據(jù)，以模擬實際環(huán)境中的目標設(shè)備；同時，1.2研究意義1.3研究內(nèi)容與方法一種深度學習模型，由IanGoodfellow于2014年提出。從而實現(xiàn)對信號數(shù)據(jù)。它通過學習一個連續(xù)可微的映射函數(shù)G(z),將噪聲向量z映射到目標空間中的電磁信號數(shù)據(jù)x。訓練過程中成器生成的數(shù)據(jù)。它通過學習一個二值化映射函數(shù)D(x),將電磁信號數(shù)據(jù)x映射到01之間的概率值。訓練過程中，判別器不斷優(yōu)化自己2.2GAN模型結(jié)構(gòu)2014年提出。它包括兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：生成器(Generator)和判別器(Discriminator)。生成器負責生成數(shù)據(jù)，而判別器負責判斷生成的編碼器(Encoder):將輸入噪聲向量z編碼為一個低維表示，通常個連續(xù)的向量x_mean和一個均值向量x_logvar。采樣層(Sampler):從標準正態(tài)分布中采樣得到一個新的噪聲向聲向量z相同維度的張量x_gen。入噪聲向量z相同維度的張量x_rec。損失函數(shù)(LossFunction):計算判別器優(yōu)化器(Optimizer):根據(jù)損失函數(shù)更新生成器和判別器的參數(shù)。3.2電磁信號識別如EMGGAN、EMWGAN等，這些數(shù)據(jù)集為電磁信號識別提供了有力征，研究人員們提出了多種損失函數(shù)，如Wasserstein距離損失、3.3電磁信號優(yōu)化4.2多目標學習算法抗網(wǎng)絡(luò)中。一種常用的方法是加權(quán)和方法(weightedsummethod)。后通過優(yōu)化算法求解最優(yōu)解。還有基于遺傳算法(geneticalgorithm)這些多目標學習算法在電磁信息智能控制的生成對抗網(wǎng)絡(luò)研究4.3正則化技術(shù)正則化技術(shù)在面向電磁信息智能控制的生成對抗網(wǎng)絡(luò)研究中發(fā)面向電磁信息智能控制的生成對抗網(wǎng)絡(luò)研究具有廣闊的應(yīng)用前5.1研究方向5.2應(yīng)用前景面向電磁信息智能控制的生成對抗網(wǎng)絡(luò)研究具有廣泛的應(yīng)用前生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)：通過對生成器(Generator)和判別器(Discrim