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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种水下目标识别方法、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：CN121069494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511621051.0，技术领域涉及：G01V1/38；该发明授权一种水下目标识别方法、装置及计算机可读存储介质是由黄敏;胡紫厚;肖仲喆;马朝凡设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下目标识别方法、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，涉及一种水下目标识别方法、装置及计算机可读存储介质；对水声信号模态分解得到多个本征模态信号；将多个本征模态信号输入目标识别模型，输出多个水下目标预测类别概率分布；对多个水下目标预测类别概率分布合并，得到新的水下目标预测类别概率分布；基于所有水下目标预测类别概率分布，得到加权平均概率分布；基于各个水下目标预测类别概率分布和加权平均概率分布，计算平均相似度和融合证据相似度；若融合证据相似度小于等于平均相似度，对水声信号的本征模态信号筛选，基于筛选后的目标本征模态信号进行水下目标识别；通过对水声信号的信号分量筛选，剔除包含错误特征信息的信号分量，提高了水下目标识别精度。

本发明授权一种水下目标识别方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下目标识别方法，其特征在于，包括： S10：对水声信号进行模态分解，得到多个本征模态信号； S20：将多个本征模态信号分别输入目标识别模型，输出多个水下目标预测类别概率分布，得到概率分布集合；对多个水下目标预测类别概率分布合并，得到新的水下目标预测类别概率分布，并将新的水下目标预测类别概率分布添加至概率分布集合； S30：将概率分布集合中每个水下目标预测类别概率分布与剩余水下目标预测类别概率分布的相关系数之和，作为每个水下目标预测类别概率分布的支持度；基于概率分布集合中各个水下目标预测类别概率分布及其支持度权重，得到加权平均概率分布； S40：将每个本征模态信号的水下目标预测类别概率分布与加权平均概率分布的相似度，作为每个本征模态信号的证据相似度；基于所有本征模态信号的证据相似度的均值，得到平均相似度；将新的水下目标预测类别概率分布与加权平均概率分布的相似度，作为融合证据相似度； S50：比较融合证据相似度与平均相似度，若融合证据相似度小于等于平均相似度，则对水声信号的多个本征模态信号进行筛选，并返回执行步骤S20，直至融合证据相似度大于平均相似度，基于筛选得到的目标本征模态信号进行水下目标识别。

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