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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17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：CN114298090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111512006.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17方法是由曾向阳;薛灵芝设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17方法，SE_ResNet_17模型首先利用残差网络提取水声信号特征，残差网络消除优化过程中的梯度消失现象，经分析残差网络的输出，进一步找到对识别任务有效的特征数据所在的通道，对通道进行加权，提高水声识别的正确率。

本发明授权一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于动态环境水声目标识别的SE_ResNet_17方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集两组不同声场环境下，不同类型的水声目标数据集，分别用数据集1和数据集2表示；采集好后对两组数据集采用同样的预处理，进行样本归一化；包括以下子步骤： 步骤1.1：对数据集的时域信号进行分帧，n个特征点为一帧，帧间无重叠； 步骤1.2：将步骤1.1中的分帧后的时域信号进行加窗处理，得到相同长度的多组样本，分析所有的样本特征点，如果样本中的最大特征点小于0.1，剔除小值帧样本； 步骤1.3：对剔除小值帧样本后的所有样本进行归一化； 步骤2：将样本送入SE_ResNet_17模型中，训练出稳定的识别模型；包括以下子步骤： 步骤2.1：对输入信号的时域波形选取合适的卷积尺寸，对有效目标特征进行卷积与最大池化方法，得到特征数据；卷积核大小选取1×64，步长为1，通道数从1变为16； 步骤2.2：得到的数据作为残差网络的原始数据，经过两个残差模块，每个残差模块包含两次卷积操作，得到多个通道的特征数据；采用Relu激活函数做非线性映射，然后对输出数据采用最大池化方法，得到不同通道的特征数据，最大池化的核大小为2，步长为2，得到的数据大小减半通道数不变； 步骤2.3：对残差模块输出的每个通道数据进行处理，得出通道中的特征数据在识别任务中的权值，然后利用权值对残差网络的输出数据进行加权操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。