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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利构建水声目标识别模型的方法和装置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：CN115238738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210792171.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权构建水声目标识别模型的方法和装置是由曾向阳;刘杰;王海涛设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本构建水声目标识别模型的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种构建水声目标识别模型的方法和装置。该构建水声目标识别模型的方法包括：选择水声数据样本，并将水声数据样本分为训练样本和测试样本；通过训练样本训练稠密连接网络，得到训练后的稠密连接网络；将测试样本输入训练后的稠密连接网络，得到收敛的稠密连接网络。通过本发明，解决了相关技术中水声样本不足的问题，达到了避免复杂繁重的特征工程，并且极大地加强了特征重用，在一定程度上缓解了水声样本不足的技术效果。

本发明授权构建水声目标识别模型的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种构建水声目标识别模型的方法，其特征在于，包括： 选择水声数据样本，并将所述水声数据样本分为训练样本和测试样本； 通过所述训练样本训练稠密连接网络，得到训练后的所述稠密连接网络； 将所述测试样本输入训练后的所述稠密连接网络，得到收敛的所述稠密连接网络，包括： 将所述测试样本输入训练后的所述稠密连接网络对所述测试样本中的数据进行识别，得到识别结果； 依据所述识别结果判定训练后的所述稠密连接网络是否收敛； 在判定结果为是的情况下，得到收敛的所述稠密连接网络； 所述稠密连接网络包括Steam模块、DenseBlock模块、TransitionLayer模块和分类模块，且确定方法如下： 确定Steam模块的结构，Steam模块放置在整个网络的最前面，由一个卷积层和一个最大池化层构成，卷积层卷积核大小为3*1，步长为2，最大池化层池的尺寸为3*1，步长为2，通过该Steam模块，特征图减小为原来的14； 确定DenseBlock模块的结构，采用的基础单元块由一个卷积核大小为1*1的卷积层和一个卷积核大小为3*1的卷积层相连所构成，然后把数量不等的基础单元块采用密集连接的方式进行连接构成一个DenseBlock模块，第1、2、3、4个DenseBlock模块分别包含6、12、24、16个基础单元块； 确定TransitionLayer模块的结构，TransitionLayer模块由一个卷积层和一个平均池化层组成，卷积层卷积核大小为1*1，步长为1，平均池化层池的尺寸为2*1，步长为2，通过该TransitionLayer模块特征图的尺寸减小为原来的一半，能够加快模型训练速度； 把上面搭建的4个DenseBlock模块和3个TransitionLayer模块交替连接； 确定ClassificationLayer模块的结构，ClassificationLayer模块由一个平均池化层和一个全连接层组成，平均池化层池的尺寸为7*1，步长为21，然后采用softmax函数实现水声目标分类。

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