5样本93%准确
该网络通过跨原型对比学习，弥合仿真与实测雷达频谱域差异，仅需少量标注样本即可实现可靠的人体活动识别。
Kaiyu, Chen · 王少熙 · Li, Wei · 汪钰成 · Feng, Cunqian · Zhou, Yannian · Jian, Cao · 宗彬锋 · Gu, Minming
Complex and Intelligent Systems 2025
对比学习与聚类策略结合，从少量样本中学习判别性特征，避免大规模数据标注成本。
通过仿真与实测频谱的原型实例匹配和邻近探索，发现域不变特征，缩小域间差异。
互信息最大化保证预测可靠性，伪标签辅助自监督预训练，进一步提升少样本性能。