中国科学院声学研究所郝程鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法及系统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：CN121034340B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511554348.X，技术领域涉及：G10L25/27；该发明授权一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法及系统是由郝程鹏;马治勋;汤宁;李璇设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法及系统。一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法，包括：对船舶辐射噪声信号进行Mel滤波器组变换，得到所述噪声信号的Mel时频谱图；将所述Mel时频谱图输入训练好的噪声识别模型，输出船舶辐射噪声的目标类别；所述噪声识别模型基于预训练的包含若干残差块的基准模型生成，通过权重低秩自适应模块对权重空间进行低秩适配，通过特征低秩自适应模块对特征空间进行低秩适配。本申请的优势在于：在仅增加约0.55%参数下，即可在ShipsEar和DeepShip数据集显著提升分类性能，具备低开销与高有效性。
本发明授权一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双低秩调整网络的船舶辐射噪声识别方法，包括： 对船舶辐射噪声信号进行Mel滤波器组变换，得到所述噪声信号的Mel时频谱图； 将所述Mel时频谱图输入训练好的噪声识别模型，输出船舶辐射噪声的目标类别； 所述噪声识别模型基于预训练的包含若干残差块的基准模型生成，通过权重低秩自适应模块对权重空间进行低秩适配，通过特征低秩自适应模块对特征空间进行低秩适配； 所述的特征低秩自适应模块直接作用于残差块之间的特征图，用于约束模型学习低秩特征； 所述的特征低秩自适应模块的处理过程为：使用卷积对残差块的输入特征进行通道降维，然后通过实例正则化进行幅度调整，再通过卷积来扩展通道数，最后与原始特征相加，其计算公式为： ； ； 其中，表示残差块映射，为实例正则化的输出，和分别代表输入第个通道的均值和方差；为防止除零变量；和分别为实例正则化的可学习缩放与偏置参数，用于增强模型表达能力，为特征低秩自适应模块输出。
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