本申请公开了一种调制方式识别方法、系统及相关组件，该方法包括：获取待识别数据；将待识别数据输入到识别网络，得到识别结果；其中，识别网络的训练过程包括：初始化识别网络的网络参数；获取对应不同调制方式的、先验概率不同的非均衡训练样本；循环执行以下步骤，直至满足预设迭代要求，根据网络参数确定识别网络：将非均衡训练样本输入识别网络并得到输出特征向量；计算输出特征向量与非均衡训练样本的加权损失函数；以加权损失函数最小化为目的，优化网络参数。本申请中使用的识别网络，更适应非均衡概率的实际环境的识别网络，具有优良的分类性能和更高的识别准确率。