标签噪声下高精度识别
一种利用Jensen-Shannon散度和k-means聚类区分干净与噪声样本，并结合半监督学习的特定发射器识别方法，在有限标注和标签噪声下保持高鲁棒性。
Lamu, Qiwang · Mingyuan, Shao · Yilin, Cai · Li, Dingzhao · 洪少华 · 齐洁 · 孙海信
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025
利用Jensen-Shannon散度作为全局清洁度度量，结合k-means聚类将输入样本划分为干净子集和噪声子集，减少噪声标签的影响。
在80%无标签数据和不对称标签噪声条件下仍能保持显著性能，减少了对大规模高质量标注数据的依赖。
在ADS-B和AIS两个公开数据集上超越现有方法，并在噪声比20%和40%下取得高准确率。