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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學申請的專利一種基于稀疏特征的目標類別識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115587328B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211134472.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2411；該發(fā)明授權(quán)一種基于稀疏特征的目標類別識別方法是由楊長生;陳競艷設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于稀疏特征的目標類別識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于稀疏特征的目標類別識別方法，屬于水下目標識別分類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法根據(jù)聲吶陣列接收到的目標回波信號，利用該回波信號在字典域的稀疏表達作為目標特征，采用支持向量機分類算法進行識別。該發(fā)明可以實現(xiàn)良好的分類效果，不需要深度學習，避開了用來網(wǎng)絡(luò)訓練的典型樣本的選擇，彌補了原有算法的不足。

本發(fā)明授權(quán)一種基于稀疏特征的目標類別識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于稀疏特征的目標類別識別方法，將接收信號在字典域的稀疏表達作為目標特征，并采用支持向量機分類算法進行分類識別；其特征在于步驟如下： 步驟1：將目標以其幾何中心為原點進行旋轉(zhuǎn)，并將目標旋轉(zhuǎn)角度劃分為Ns個角度，表示為每一個角度θi都存在一個回波信號xi，其中，i＝1，2，…，Ns；構(gòu)造關(guān)于角度的字典D1，其為L*n×Ns的矩陣，矩陣的第i1≤i≤Ns列為ψi＝[x11，θi，…，x1n，θi，x21，θi，…，x2n，θi，…，xL1，θi，…，xLn，θi]T1-1 則目標模型的角度字典即 同理可得不同目標模型的角度字典； 步驟2：將不同模型的字典合并起來構(gòu)成聯(lián)合字典Dc； 步驟3：求解信號x在字典Dc中的稀疏表達α時，即求解 其中，γ代表權(quán)系數(shù)，隨噪聲改變；當不同的目標回波代入該聯(lián)合字典即可求解不同的稀疏表達α，將同一類的目標稀疏表達α歸為一類，即代表該類目標在聯(lián)合字典中的稀疏表達特征； 步驟4：將稀疏表達特征標簽送入SVM分類器中進行訓練；此時可將未知目標的接收回波在聯(lián)合字典中稀疏表達，用式1-4求得稀疏表達特征為β，最后將未知目標的稀疏表達特征輸入到具有類別信息的SVM分類器中，得到最終分類結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。