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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种水声目标识别方法、装置及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120071969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510550176.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种水声目标识别方法、装置及计算机可读存储介质是由黄敏;肖仲喆;马朝凡设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水声目标识别方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于目标识别技术领域，涉及一种水声目标识别方法、装置及计算机可读存储介质，从对应不同海域的数据集中获取多个类别相同的水声信号样本；获取每个水声信号样本属于各类别的预测概率；对每个水声信号样本属于各类别的预测概率进行参数化，输出每个水声信号样本的预测概率置信度分布不确定度；对多个水声信号样本属于各类别的预测概率和预测概率置信度分布不确定度进行融合，得到综合基本概率赋值和综合概率分布不确定度，输出多个水声信号样本的预测类别并计算水声目标识别损失函数的值；对卷积神经网络模块和基本概率分配模块进行训练，得到水声目标识别模型。本方案的水声目标识别模型对不同海域的水声信号均具有较高的识别准确率。

本发明授权一种水声目标识别方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水声目标识别方法，其特征在于，包括： 从不同海域的数据集中获取多个类别相同的水声信号样本； 将每个水声信号样本输入卷积神经网络模块，输出每个水声信号样本属于各类别的预测概率； 将每个水声信号样本属于各类别的预测概率输入基本概率分配模块，利用狄利克雷分布对每个水声信号样本属于各类别的预测概率进行参数化操作，输出每个水声信号样本的预测概率置信度分布不确定度； 利用Dempster-Shafer证据合成规则对多个水声信号样本属于各类别的预测概率和预测概率置信度分布不确定度分别进行融合，得到多个水声信号样本属于各类别的综合基本概率赋值和综合概率分布不确定度，从而输出多个水声信号样本的预测类别，并计算水声目标识别损失函数的值； 重新从不同海域的数据集中获取多个类别相同的水声信号样本，对卷积神经网络模块和基本概率分配模块进行训练，直到水声目标识别损失函数的值最小，得到训练好的水声目标识别模型，其具体包括： 以每个水声信号样本的预测概率置信度分布与坍塌模型分布的差值最小化为目标，构建每个水声信号样本的KL散度损失；基于多个水声信号样本的KL散度损失之和得到目标KL散度损失函数； 基于目标KL散度损失函数和热启动参数构建证据坍塌正则项； 利用证据坍塌正则项对水声目标识别损失函数进行修正，并重新从不同海域的数据集中获取多个类别相同的水声信号样本，利用修正后的水声目标识别损失函数对卷积神经网络模块和基本概率分配模块进行训练。

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