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龙图腾网恭喜河海大学申请的专利神经网络全连接层硬件电路及其设计方法和使用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：CN114997381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210445789.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权神经网络全连接层硬件电路及其设计方法和使用方法是由谢在鹏;高国超;苑晨宇设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络全连接层硬件电路及其设计方法和使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络全连接层硬件电路及其设计方法和使用方法。其中设计方法通过将神经网络的全连接层中的权值进行聚类，以聚类后形成的每一类权值的均值作为该类权值聚类后的权值，以聚类后每一类权值对应的特征值的集合作为聚类后的权值对应的特征值集合，并根据聚类后的权值与特征值集合设计二进制矩阵向量乘法器的电路结构。上述设计方法设计的硬件电路，减少权值数量，在保证现有二进制矩阵向量乘法器的准确性、仅需要较小额外硬件资源开销的同时提升推理吞吐量。

本发明授权神经网络全连接层硬件电路及其设计方法和使用方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络全连接层硬件电路设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：根据设定的聚类区间阈值对神经网络的一个全连接层中的所有权值进行聚类； S2：以聚类后每一类权值的均值作为聚类后的权值，以聚类后每一类权值对应的特征值组成的集合作为对应的特征值集合； S3：根据聚类后的权值及对应的特征值集合设计二进制矩阵向量乘法器的电路结构； 所述步骤S1包括如下步骤： S1.1：以神经网络一个全连接层的各权值W及其对应的特征值X构建表H＝[w0，x0，w1，x1，...wn-1，xn-1]； S1.2：对表H以权值大小进行升序排序，获得表 S1.3：初始化访问下标i＝0，初始化一个用于存放聚类结果的表A，设置聚类区间阈值τ； S1.4：按序从表中取出元素作为聚类起点，记为α并加入到表A中，并初始化访问下标m＝1，初始化临时变量t＝wi，根据输入的数值τ定义一个聚类区间为 S1.5：若i+mn，则访问表中的元素若wi+m＜wi+τ，则进入步骤S2.2，若不满足则跳转步骤S2.3； 所述步骤S2包括如下步骤： S2.1：若i+m≥n，则将α中的权值更新为tm，跳转步骤S2.4； S2.2：更新临时变量将集合xi+m加入到α的集合中，更新访问下标m＝m+1，跳转步骤S1.5； S2.3：更新i＝i+m，更新α的权值为tm，若iw，则跳转步骤S1.4；若i≥n则进入步骤S2.4； S2.4：输出表A，其中表A由经过聚类的权值及其对应的特征值集合构成。

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