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龙图腾网恭喜南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司申请的专利一种YOLO脉冲神经网络的优化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：CN112232486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202011117592.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种YOLO脉冲神经网络的优化方法是由李丽;陈沁雨;傅玉祥;何书专;李剑斌;陈健设计研发完成，并于2020-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种YOLO脉冲神经网络的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种YOLO脉冲神经网络的优化方法，属于神经网络技术领域。本发明的方法构建YOLO人工神经网络，并对YOLO人工神经网络的网络结构进行解析；再对解析后的YOLO人工神经网络进行动态标准化处理得到标准化YOLO人工神经网络；而后将标准化YOLO人工神经网络转换为YOLO脉冲神经网络，具体地，对标准化的YOLO人工神经网络建立脉冲输入输出机制、脉冲发射机制和膜电位复位机制得到YOLO脉冲神经网络。本发明克服了现有技术中YOLO脉冲神经网络精度较低的问题，本发明通过对YOLO人工神经网络进行解析、标准化和转换操作，得到的YOLO脉冲神经网络具有较高精度，从而可以提高YOLO脉冲神经网络的图像识别精度。

本发明授权一种YOLO脉冲神经网络的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种YOLO脉冲神经网络的优化方法，其特征在于，包括：构建YOLO人工神经网络，并对YOLO人工神经网络的网络结构进行解析；对解析后的YOLO人工神经网络进行动态标准化处理得到标准化YOLO人工神经网络；将标准化YOLO人工神经网络转换为YOLO脉冲神经网络；通过YOLO脉冲神经网络进行图像目标检测，提高图像识别精度；对YOLO人工神经网络的网络结构进行解析的具体过程为：提取YOLO人工神经网络中卷积层、批标准化层和激活层的属性和参数；卷积层的参数线性吸收批标准化层的参数得到卷积层的解析参数；检测卷积层与激活层的连接关系，根据连接关系对卷积层的属性进行处理得到卷积层的解析属性；根据卷积层的解析参数和解析属性构建解析后的YOLO人工神经网络；根据连接关系对卷积层的属性进行处理的具体过程为：若激活层内嵌于卷积层，则不改变卷积层的属性；若激活层外接于卷积层，则卷积层的属性线性吸收激活层的属性得到卷积层的解析属性；对解析后的YOLO人工神经网络进行动态标准化处理的具体过程为：选取YOLO人工神经网络的训练集的样本输入至卷积层；卷积层根据样本计算得到激活值分布，根据激活值分布确定卷积层的缩放因子；根据缩放因子对卷积层进行标准化处理得到标准化的卷积层，再将标准化的卷积层、批标准化层和激活层组成标准化的YOLO人工神经网络；将标准化YOLO人工神经网络转换为YOLO脉冲神经网络的具体过程为：对标准化的YOLO人工神经网络建立脉冲输入输出机制、脉冲发射机制和膜电位复位机制得到YOLO脉冲神经网络。

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