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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别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：CN120408484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510366570.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别方法是由谭思炜;张林森;唐波;徐立;暴小鹏;周浩设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别方法，包括如下步骤：步骤一：使用电磁、水声传感器采集n维电磁、声复合交会特征量，形成n维交会特征数据S＝{S1,S2,…Sn}；步骤二：对n维交会特征数据S进行一致性预处理，转换成目标区域识别支持度X＝{X1,X2,…Xn}；步骤三：根据给定的各特征量的最优置信度Cbest＝{C1,C2,…Cn}，计算特征组合可靠度系数λ；步骤四：求解所有可能的特征组合{Ai}的可靠度M{Ai}；步骤五：由第jj＝1,2,…m位目标区域识别支持度Xi,ji＝1,2,…n计算该位复合特征数据下的所有特征组合{Ai}的复合值FjAi；步骤六：由第jj＝1,2,…m位目标区域识别支持度Xi,ji＝1,2,…n计算该位复合特征数据下的所有特征组合{Ai}的可信度RjAi；步骤七：求解电磁、声复合探测的第jj＝1,2,…m位n维交会特征数据的融合结果WjS；步骤八：跳转至步骤五，直至j＝m，得最终融合结果WS。

本发明授权一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声磁复合交会特征融合的区域识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：使用电磁、水声传感器采集维电磁、声复合交会特征量，形成维交会特征数据S=｛S1，S2，…Sn｝，每个特征量的数据长度为； 步骤二：根据特征量局部决策原则，对维交会特征数据进行一致性预处理，转换成目标区域识别支持度X=｛X1，X2，…Xn｝； 步骤三：根据给定的各特征量的最优置信度Cbest=｛C1，C2，…Cn｝，计算特征组合可靠度系数； 步骤四：求解所有可能的特征组合的可靠度； 步骤五：由第位目标区域识别支持度计算该位复合特征数据下的所有特征组合的复合值，其中j=1,2,…m，其中i=1,2,…n； 步骤六：由第位目标区域识别支持度计算该位复合特征数据下的所有特征组合的可信度； 步骤七：根据特征组合的可信度和可靠度，求解电磁、声复合探测的第位维交会特征数据的融合结果； 步骤八：跳转至步骤五，直至，即完成所有交会特征数据的融合，得最终融合结果； 步骤一中，所述的维电磁、声复合交会特征量，包括电磁场交会特征量：通过电磁传感器接受的轴的电磁场强度和相位信息，以及轴的电磁场强度； 还包括声场交会特征数据：目标噪声的声压幅值和目标方位区间； 步骤二中，对维交会特征数据进行一致性预处理操作时，公式如下： ； 其中，为第维特征的第个数据点的一致性处理结果，表示第维特征的第个数据点，表示第个交会点； 步骤三中，计算特征组合可靠度系数时，公式如下： ； 步骤四中，求解可靠度时，公式如下： ； 其中，Ai=X1，X2，…Xk，则为特征组合的特征量种类个数； 步骤五中，计算所有特征组合的复合值时，公式如下： ； 步骤六中，计算所有特征组合的可信度时，公式如下： ； ； 其中，和为特征组合的任意2个特征量的目标区域识别支持度，，为预设参数； 步骤七中，求解维交会特征数据的融合结果时，公式如下： ； ； 其中，为特征组合的融合采信值，为最大融合采信值所对应的特征组合的序号。

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