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龍圖騰網恭喜海鷹企業集團有限責任公司申請的專利一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114218987B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111509725.X，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法是由王長宏設計研發完成，并于2021-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法，所述的識別方法使用矢量直線陣列接收的數據建立數據庫，矢量直線陣列不但可以接收聲壓信息，而且可以得到同一位置的全方向的振速信息，包括如下步驟：建立數據庫；數據預處理；深度學習模型構建。本發明所述的識別方法采用的是矢量陣列信號特征向量具有較強的抗干擾能力，更加有利于低噪聲水聲目標的特征向量提取，對于水聲目標識別，其識別成功率高于同等條件下的聲壓信號。同時，數據庫的建立階段，采用改進型的遞歸神經網絡，預測海洋背景噪聲，消除了目標通道中的部分干擾噪聲，提升了數據樣本質量，有利于模型的準確快速學習建立。

本發明授權一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的矢量直線陣列水聲目標識別方法，所述的識別方法使用矢量直線陣列接收的數據建立數據庫，矢量直線陣列不但可以接收聲壓信息，而且可以得到同一位置的全方向的振速信息，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1：使用矢量直線陣列接收的數據建立數據庫，矢量傳感器能夠同時測量同一位置的聲場中的聲壓p和相互正交的兩個振速分量νx、νy，在平面波條件下有： 上式中xt聲壓波形，θs為聲波傳播的水平方位角；步驟S2：利用聲場兩個振速分量的加權線性組合可以是波束在二維空間旋轉，令：νct＝νxtcosψ+νytsinψνst＝-νxtsinψ+νytcosψ上式中Ψ為引導方位；步驟S3：數據預處理模型使用連接了10個串聯的LSTMmulticell，每個multicell的輸出都是一個線性回歸，代價函數選取為均方誤差損失函數；步驟S4：選擇邏輯回歸算法構建學習模型，邏輯回歸模型表示：hθx＝gθTX其中：X表示特征向量；g表示邏輯函數，則hθx的作用是對于給定的輸入變量，根據選擇的參數計算輸出變量等于1的可能性，從而將輸入變量分類；步驟S5：邏輯回歸模型的擬合，也就是擬合邏輯回歸模型中的參數θ，需要定義用來擬合參數的優化目標或代價函數： 其中，帶入求導，簡化后求minθJθ時，

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