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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法和系统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：CN119416835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510036175.6，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法和系统是由沈辉;范良伟;胡德文;连祥凯设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法和系统，本方法通过获取训练数据集，训练数据包括图像数据、音频数据和脑电信号数据中的任一种数据；构建用于同时编码输入信号的强度信息和时间信息的多突触连接的脉冲神经元，输入信号为输入多突触连接的脉冲神经元中的图像、音频或脑电信号；构建基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型；构建多突触连接的脉冲神经元的目标梯度替代函数；基于目标梯度替代函数和训练数据集，通过反向传播的方式训练基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型。本申请能够同时编码刺激的强度信息和时间信息，提高网络模型的分类精确度。

本发明授权基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多突触连接的脉冲神经元的网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据包括图像数据、音频数据和脑电信号数据中的任一种数据；构建用于同时编码输入信号的强度信息和时间信息的多突触连接的脉冲神经元，所述输入信号为输入所述多突触连接的脉冲神经元中的图像、音频或脑电信号；构建基于所述多突触连接的脉冲神经元的网络模型；构建所述多突触连接的脉冲神经元的目标梯度替代函数；获取包含尺度因子的预设梯度替代函数；根据所述目标梯度替代函数，将所述预设梯度替代函数转化为第一梯度替代函数；计算所述第一梯度替代函数得到第一结果值；在所述第一结果值等于1时，确定所述第一梯度替代函数中的最优阈值间隔；在确定最大突触数量和所述最优阈值间隔后，计算不同尺度因子的膜电位的震荡幅度，并选取最小震荡幅度对应的尺度因子作为所述第一梯度替代函数中的尺度因子；基于所述尺度因子、所述第一梯度替代函数和所述训练数据集，通过反向传播的方式训练所述基于所述多突触连接的脉冲神经元的网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。