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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学申请的专利一种基于神经网络的环境参数确定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：CN114580478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210203998.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于神经网络的环境参数确定方法是由何鸣;薛垚;王红滨;孙彧;王勇;周连科;王念滨设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的环境参数确定方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络的环境参数确定方法，具体涉及一种基于神经网络的水下环境各参数的确定方法，本发明为了解决现有采取LPCC特征提取方法或MFCC特征提取方法获取水下环境参数的准确率低的问题，它包括S1、采集各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数，将水下目标辐射噪声分为低频信号和高频信号；S2、对采集的各时段的水下目标辐射噪声进行预处理；S3、建立网络模型，将S2中预处理后的各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数输入网络模型中进行训练，直到loss损失不变，得到训练好的网络模型；S4、采集待确定环境参数的水下目标辐射噪声，经过S2的预处理后，输入S3中得到的训练好的网络模型内，得到环境参数。属于环境参数确定领域。

本发明授权一种基于神经网络的环境参数确定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的环境参数确定方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、采集各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数，所述环境参数包括温度、深度和声速，将每个时段的水下目标辐射噪声均分为低频信号和高频信号；S2、对采集的各时段的水下目标辐射噪声分别进行预处理，得到预处理后的各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数；S3、建立网络模型，将S2中预处理后的各时段的水下目标辐射噪声及对应的环境参数输入网络模型中进行训练，直到loss损失不变，得到训练好的网络模型；S4、采集待确定环境参数的水下目标辐射噪声，经过S2的预处理后，输入S3中得到的训练好的网络模型内，得到环境参数；所述S2中对采集的各时段的水下目标辐射噪声分别进行预处理，具体过程为：S21、对S1中得到的低频信号利用MFCC特征提取方法提取低频信号的声音特征向量，得到低频信号的声音特征向量矩阵；对S1中得到的高频信号利用LPCC特征提取方法提取高频信号的声音特征向量，得到高频信号的声音特征向量矩阵；S22、对S21中获得的低频信号的声音特征向量矩阵和高频信号的声音特征向量矩阵分别利用映射插值算法进行映射，得到映射后的低频信号的声音特征向量矩阵和映射后的高频信号的声音特征向量矩阵，令映射后的低频信号的声音特征向量矩阵和映射后的高频信号的声音特征向量矩阵相等。

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