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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法及解码设备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：CN119646453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510149640.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法及解码设备是由陈卫东;李梓豪;张海艳;刘腾俊;汪蕊雪;徐从富;田均;马跃辉;张韶岷设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法及解码设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法及解码设备，解码方法包括：获得皮层峰电位序列信号；构建循环脉冲神经网络，所述的循环脉冲神经网络包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层；所述的隐藏层包括：一个或多个串联的循环隐藏层，每个循环隐藏层包括：多个循环拓扑连接的标准泄漏积分放电神经元；训练循环脉冲神经网络；利用训练好的循环脉冲神经网络，对所需要的皮层峰电位序列信号进行运动解码。本发明通过引入活动正则化技术、采用迭代式突触剪枝策略、转换模型精度等手段降低解码设备功耗。本发明为全植入式脑机接口的实际应用提供了一种具有竞争力的解决方案。

本发明授权基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法及解码设备在权利要求书中公布了：1.一种基于循环脉冲神经网络的皮层峰电位信号运动解码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获得皮层峰电位序列信号；S2：构建循环脉冲神经网络，所述的循环脉冲神经网络包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层；所述的隐藏层包括：一个或多个串联的循环隐藏层，每个循环隐藏层包括：多个循环拓扑连接的标准泄漏积分放电神经元；S3：使用代理梯度方法、活动正则化方法、迭代式突触剪枝方法和步骤S1获得的皮层峰电位序列信号训练循环脉冲神经网络，得到训练好的循环脉冲神经网络，具体包括：将步骤S1获得的皮层峰电位序列信号输入到循环脉冲神经网络中，使用代理梯度方法计算循环脉冲神经网络的误差梯度以优化循环脉冲神经网络参数，同时使用活动正则化方法限制循环脉冲神经网络中隐藏层的标准泄漏积分放电神经元活动强度，训练循环脉冲神经网络后，使用迭代式突触剪枝方法逐步除去循环脉冲神经网络中输入层、隐藏层和输出层之间以及隐藏层之中权重绝对值最小的突触连接，最后将循环脉冲神经网络的参数转换为半精度，得到训练好的循环脉冲神经网络；S4：利用训练好的循环脉冲神经网络，对所需要的皮层峰电位序列信号进行运动解码。

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