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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成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：CN119293570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411846687.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法是由吕曜辉;杜一飞;周飞;唐胜雨;贾洋;朱妍设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于水下声学目标分类技术领域，公开了一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法，包括以下步骤：基于生成对抗网络模型，结合自适应控制器，构建自适应稳定深度卷积生成对抗网络模型；基于自适应控制器，调节生成器和判别器的训练步骤，加速网络的收敛过程；在训练过程中，采用渐进式学习策略，从低频到高频逐步学习，稳定生成过程，提高样本生成质量。本发明采用上述的一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法，通过构建自适应稳定深度卷积生成对抗网络模型，用于生成水下声学目标的合成样本，以克服现有数据稀缺的问题，提高网络收敛速度；并通过生成高质量的梅尔频率倒谱系数，以提高水下声学目标的分类精度。

本发明授权一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式对抗网络的水下声学数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、基于生成对抗网络模型，结合自适应控制器，构建自适应稳定深度卷积生成对抗网络模型； 其中，自适应稳定深度卷积生成对抗网络模型包含：自适应控制器和渐进式学习策略； 步骤S2、基于自适应控制器，调节生成器和判别器的训练步骤，加速网络的收敛过程，其工作流程如下： 步骤S21、初始化生成器G和判别器D的比例参数； 步骤S22、在训练过程中，生成一个随机概率P； 步骤S23、若P符合控制器设定，当P倾向于生成器，则训练生成器网络；否则，训练判别器网络； 步骤S24、若P不符合控制器设定，则根据控制器调整G和D的比例参数； 步骤S25、将调整后的比例与P进行比较，确定下一次迭代中训练G或D的概率； 步骤S26、循环上述步骤，直至结束； 步骤S3、在训练过程中，采用渐进式学习策略，从低频到高频逐步学习，稳定生成过程，提高样本生成质量，具体实现步骤如下： 步骤S31、初始化梅尔频率倒谱系数MFCCs的模糊处理； 步骤S32、在训练过程中，对数据集和生成的MFCCs进行模糊处理； 步骤S33、若处于训练的早期阶段，允许生成器在不优先考虑细节的情况下进行学习，训练生成器网络； 步骤S34、若处于训练的后期阶段，逐渐减少模糊程度，使生成器集中于生成更清晰的MFCCs； 步骤S35、循环上述步骤，直至结束。

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