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龙图腾网恭喜海鹰企业集团有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标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：CN114218987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111509725.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法是由王长宏设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法，所述的识别方法使用矢量直线阵列接收的数据建立数据库，矢量直线阵列不但可以接收声压信息，而且可以得到同一位置的全方向的振速信息，包括如下步骤：建立数据库；数据预处理；深度学习模型构建。本发明所述的识别方法采用的是矢量阵列信号特征向量具有较强的抗干扰能力，更加有利于低噪声水声目标的特征向量提取，对于水声目标识别，其识别成功率高于同等条件下的声压信号。同时，数据库的建立阶段，采用改进型的递归神经网络，预测海洋背景噪声，消除了目标通道中的部分干扰噪声，提升了数据样本质量，有利于模型的准确快速学习建立。

本发明授权一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法，所述的识别方法使用矢量直线阵列接收的数据建立数据库，矢量直线阵列不但可以接收声压信息，而且可以得到同一位置的全方向的振速信息，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：使用矢量直线阵列接收的数据建立数据库，矢量传感器能够同时测量同一位置的声场中的声压p和相互正交的两个振速分量νx、νy，在平面波条件下有： 上式中xt声压波形，θs为声波传播的水平方位角；步骤S2：利用声场两个振速分量的加权线性组合可以是波束在二维空间旋转，令：νct＝νxtcosψ+νytsinψνst＝-νxtsinψ+νytcosψ上式中Ψ为引导方位；步骤S3：数据预处理模型使用连接了10个串联的LSTMmulticell，每个multicell的输出都是一个线性回归，代价函数选取为均方误差损失函数；步骤S4：选择逻辑回归算法构建学习模型，逻辑回归模型表示：hθx＝gθTX其中：X表示特征向量；g表示逻辑函数，则hθx的作用是对于给定的输入变量，根据选择的参数计算输出变量等于1的可能性，从而将输入变量分类；步骤S5：逻辑回归模型的拟合，也就是拟合逻辑回归模型中的参数θ，需要定义用来拟合参数的优化目标或代价函数： 其中，带入求导，简化后求minθJθ时，

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