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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区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：CN121682232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610190754.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区构建方法是由张永垂;伍有为;汪洋;洪梅;蔡杰华;李汉霖;姜德良;王宁;胡王江设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区构建方法，包括获取多种涡旋参数下的中尺度涡水下声速场并计算多种声源参数下的声传播损失；对多种涡旋参数、声源参数以及对应的声传播损失构成的样本进行信息编码得到训练样本；搭建神经网络模型，加载训练样本训练神经网络模型得到涡旋‑声学神经网络模型；将目标海洋中尺度涡的涡旋参数和声源参数信息编码后输入涡旋‑声学神经网络模型进行声传播损失预测，得到声传播损失的预测值；对得到的声传播损失的预测值通过会聚区计算方法进行处理，得到目标海洋中尺度涡的声学会聚区参数。本发明旨在获取中尺度涡对声学会聚区影响，准确地获取中尺度涡对应的会聚区变异性特征。

本发明授权基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的海洋中尺度涡影响声学会聚区构建方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，利用涡旋声学模型获取指定的多种涡旋参数下的中尺度涡水下声速场，所述涡旋参数包括涡旋极性、涡旋振幅和涡旋半径，涡旋极性分为气旋涡和反气旋涡；所述指定的多种涡旋参数包括根据涡旋振幅和涡旋半径的变化范围以及间隔步长，以及涡旋极性的类型分别组合生成的多种涡旋参数； S2，针对中尺度涡水下声速场，利用RAM声学工具箱计算得到指定的多种声源参数下的声传播损失，所述声源参数包括声源频率、声源深度和与声源距离，所述声源距离是指声源与涡旋中心的距离，所述指定的多种声源参数包括根据声源频率、声源深度和声源距离的变化范围以及间隔步长分别组合生成的多种声源参数； S3，对多种涡旋参数、声源参数以及对应的声传播损失构成的样本进行信息编码，得到神经网络模型的训练样本； S4，搭建神经网络模型，并加载训练样本训练神经网络模型使其学习输入的涡旋参数和声源参数，以及输出的声传播损失的预测值之间的映射关系，训练完成得到涡旋-声学神经网络模型； S5，将目标海洋中尺度涡的涡旋参数和声源参数进行信息编码后输入涡旋-声学神经网络模型进行声传播损失预测，得到声传播损失的预测值； S6，对得到的声传播损失的预测值通过会聚区计算方法进行处理，得到目标海洋中尺度涡的声学会聚区参数，包括多阶会聚区的距离CZD、宽度CZW和强度CZS；所述对得到的声传播损失的预测值通过会聚区计算方法进行处理包括：通过二维传播损失计算指定深度以上的水平传播损失平均值，并寻找水平传播损失平均值曲线的极小值点，在水平方向上划分多阶会聚区对应的区间，并将各阶会聚区对应的区间内最小的极小值点分别为对应阶会聚区的距离CZD，单位为km；以各阶会聚区对应的区间内最小的极小值点作为会聚点，各会聚点为中心向两侧寻找声传播损失大于会聚点预设阈值的位置，位于距离会聚点指定距离范围内且最远的点即为该阶会聚区边界，较小者为下边界，较大者为上边界，两边界之间的距离即为该阶会聚区的宽度CZW，单位为km；在会聚区边界内，计算指定深度以上传播损失平均值为该阶会聚区的强度CZS，单位为dB。

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