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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利基于多分主干外部注意力网络的水声信号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：CN117312946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311244959.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法是由颜佳泉;王越;李佐勇设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法。首先将输入数据通过多个并行的主干网络分支，提取水声信号不同层级的特征信息；其次，辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权，调节不同通道和空间位置对特征表示的重要性；最后，整合外部注意力模块，以外部记忆单元和附加计算来引导网络的特征提取和预测，从而显著提高模型的识别率和鲁棒性。大量的实验证实了本发明算法相对于现有方法的优越性。

本发明授权基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法，其特征在于，首先将输入数据通过多个并行的主干网络分支，提取水声信号不同层级的特征信息；其次，辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权，调节不同通道和空间位置对特征表示的重要性；最后，整合外部注意力模块，以外部记忆单元和附加计算来引导网络的特征提取和预测；所述多个并行的主干网络分支包括多分支主干网络和注意力模块；其中， 多分支主干网络由卷积分支、恒等连接和批量归一化层组成，卷积分支的卷积核大小分别为1×1和3×3，在每个分支中，卷积层之后是批量归一化层，其中3×3卷积层用于提取更细节的特征，1×1卷积层用于降低特征的维度并提高计算效率，每个分支提取的特征进行融合和整合，得到更加丰富和完整的特征表示，一方面，多分支主干网络汇总的结果流入注意力机制网络，另一方面，多分支主干网络汇总跳过注意力模块进入下一步操作； 注意力模块包括通道注意模块CAM、空间注意模块SAM和外部注意力模块EAM；通道注意模块CAM和空间注意模块SAM作串行使用，将上一层输出的特征作为通道注意模块CAM的输入，经过通道注意模块CAM后得到的权值，作为空间注意模块SAM的输入，得到新的特征值继续参与模型训练。

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