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龍圖騰網獲悉閩江學院申請的專利基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117312946B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311244959.5，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法是由顏佳泉;王越;李佐勇設計研發完成，并于2023-09-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法。首先將輸入數據通過多個并行的主干網絡分支，提取水聲信號不同層級的特征信息；其次，輔以通道、空間注意力模塊對水聲信號的通道和空間維度分別進行加權，調節不同通道和空間位置對特征表示的重要性；最后，整合外部注意力模塊，以外部記憶單元和附加計算來引導網絡的特征提取和預測，從而顯著提高模型的識別率和魯棒性。大量的實驗證實了本發明算法相對于現有方法的優越性。

本發明授權基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多分主干外部注意力網絡的水聲信號識別方法，其特征在于，首先將輸入數據通過多個并行的主干網絡分支，提取水聲信號不同層級的特征信息；其次，輔以通道、空間注意力模塊對水聲信號的通道和空間維度分別進行加權，調節不同通道和空間位置對特征表示的重要性；最后，整合外部注意力模塊，以外部記憶單元和附加計算來引導網絡的特征提取和預測；所述多個并行的主干網絡分支包括多分支主干網絡和注意力模塊；其中， 多分支主干網絡由卷積分支、恒等連接和批量歸一化層組成，卷積分支的卷積核大小分別為1×1和3×3，在每個分支中，卷積層之后是批量歸一化層，其中3×3卷積層用于提取更細節的特征，1×1卷積層用于降低特征的維度并提高計算效率，每個分支提取的特征進行融合和整合，得到更加豐富和完整的特征表示，一方面，多分支主干網絡匯總的結果流入注意力機制網絡，另一方面，多分支主干網絡匯總跳過注意力模塊進入下一步操作； 注意力模塊包括通道注意模塊CAM、空間注意模塊SAM和外部注意力模塊EAM；通道注意模塊CAM和空間注意模塊SAM作串行使用，將上一層輸出的特征作為通道注意模塊CAM的輸入，經過通道注意模塊CAM后得到的權值，作為空間注意模塊SAM的輸入，得到新的特征值繼續參與模型訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人閩江學院，其通訊地址為：350108 福建省福州市閩侯縣上街鎮溪源宮路200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。