江苏科技大学王彪获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于多模态融合的水声目标识别方法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：CN114420155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111433129.8，技术领域涉及：G10L25/27；该发明授权基于多模态融合的水声目标识别方法是由王彪;张伟;晁鹏;解方彤;金翩;王杰设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态融合的水声目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的水声目标识别方法，包括：采集水声目标；采用自适应带宽的核密度估计函数对水声目标进行处理，拟合得到水声目标的概率分布函数，按照标准采样率对概率分布函数进行抽样，得到优化水声目标；对优化水声目标提取多模态特征后进行数据增强，将数据增强之前的特征和增强之后的特征进行合并，得到特征数据集；使用多个典型相关分析模型对特征数据集进行选择和融合；统计模型的输出结果，使用决策层进行融合输出。采用上述技术方案，针对水声目标识别时获取更高的识别精度。
本发明授权基于多模态融合的水声目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的水声目标识别方法，其特征在于，包括： 采集水声目标； 采用自适应带宽的核密度估计函数对水声目标进行处理，拟合得到水声目标的概率分布函数，按照标准采样率对概率分布函数进行抽样，得到优化水声目标； 对优化水声目标进行长度为56ms的分帧处理，重叠长度为28ms，窗形状设置为汉宁窗； 对优化水声目标提取多模态特征后进行数据增强，将数据增强之前的特征和增强之后的特征进行合并，得到特征数据集；所述多模态特征，包括：谱分析特征、色度特征和梅尔频率倒谱特征； 使用多个典型相关分析模型对特征数据集进行选择和融合； 统计模型的输出结果，使用决策层进行融合输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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