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龙图腾网获悉中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建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：CN117171609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310914971.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建方法是由韩东;刘聪;许林周;李宁设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建方法，属于水声目标识别领域。本发明以目标辐射噪声梅尔频率倒谱系数特征提取思路为基础，给出一种面向水声目标时域波形数据的一维卷积神经网络模型构建方法，该方法解决了两个技术问题：第一，该模型输入数据为目标原始辐射噪声时域信号，无需人工设计特征提取步骤，简化了整个分类系统的复杂性；第二，该设计方法以辐射噪声信号采样频率作为网络设计参数，可以针对不同设备采集到的不同频率信号灵活调整网络结构参数。

本发明授权一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水声目标辐射噪声的目标分类识别模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：对声纳设备收集到的目标辐射噪声信号进行预处理，按照采样频率将其转换成每帧3s的等长数据格式； 步骤2：构建面向辐射噪声时域数据的水声目标分类识别网络模型，即MFCC1D网络模型； 所述水声目标分类识别网络模型主体由特征提取的一维卷积神经网络和分类识别的全连接网络两部分构成； 构建特征提取的一维卷积神经网络结构如下：一维卷积神经网络的卷积层共设置为5层，初始卷积核大小设置为，后续各卷积层大小依次减半，以提高模型在处理时域信号时的时间分辨率；卷积核步长设置为2，填充方式选择’same’方式；前4层卷积核维度设置为40，最后一层卷积层维度设置为12；在第二层与第三层卷积层之后分别添加一层最大池化层，其卷积核大小与步长均设置为2，各层之间激活函数采用relu函数； 经过一维卷积神经网络提取特征之后，将得到的特征向量首尾相接送入分类识别的全连接层；所述分类识别的全连接层采用2层网络结构，第一层网络输入与一维卷积神经网络输出特征向量维度相同，输出维度设置为1024；第二层网络输入维度设置为1024，输出维度设置为数据集中包含的目标总类别数； 步骤3：确定批次大小与优化器进行模型训练，得到MFCC1D网络参数； 步骤4：利用训练之后的MFCC1D网络参数构建识别模型，实现面向辐射噪声信号的目标分类识别。

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