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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码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：CN114638286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210183074.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码方法是由薛晓勇;姜婧雯;黄晓丽;赵晨阳;方晋北;陈德扬;郭之望设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码方法在说明书摘要公布了：本发明属于类脑技术领域，具体为一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码方法。本发明方法包括：采用线性延时时域编码，将数据点强度值近似线性地映射到仿真时间窗口内，其中，信息以脉冲发放时刻为载体，在脉冲神经网络中传递。以处理图像分类任务为例，图像像素点强度值越高，脉冲发放时刻越早，且每个输入像素点在一个仿真时间窗口内产生且仅产生一个脉冲。本发明可提高特征值高的数据的区分度，提高编码准确率；在不损失有效信息的条件下降低时间窗口长度，减小系统延时，可低功耗运行；脉冲发放时间与信息强度呈负相关关系，符合生物体神经冲动发放规律，具备生物学可解释性。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的视觉通道编码方法，其特征在于，采用线性延时时域编码器，将数据点强度值近似线性地映射到仿真时间窗口内，其中，信息以脉冲发放时刻为载体，在脉冲神经网络中传递；具体步骤为：（1）外界输入待处理的图像数据；（2）数据处理：对图像进行处理和信息提取，得到图像每一像素的灰度值，将图片数字化为灰度值矩阵；（3）数据归一化：对图像灰度值矩阵进行归一化操作；（4）进行线性延时时域编码；（5）脉冲发放：输入神经元发放线性延时时序编码的脉冲；（6）脉冲神经网路的训练：训练基于线性延时时序编码的脉冲神经网络，通过参数调整，以获得合适的网络模型；（7）脉冲神经网络的测试：对于测试集数据，经过上述线性延时时序编码，得到以时序为形式的测试集信息，将输入信息部署在上述步骤得到的脉冲神经网络模型中，进行分类处理；（8）分类器测试：得到测试集分类结果。

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