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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法与装置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：CN115204356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210520896.0，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法与装置是由田永鸿;方维;余肇飞;陈彦骐;黄铁军设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法与装置在说明书摘要公布了：本申请涉及脉冲神经网络与数据处理技术领域，更为具体来说，本申请涉及基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法与装置。所述方法包括：在基于脉冲重排深度残差神经网络中配置多个紧邻的脉冲重排残差模块；将配置脉冲重排残差块后的基于脉冲重排深度残差神经网络作为第一脉冲重排模型；训练所述第一脉冲重排模型；将目标数据输入训练好的第一脉冲重排模型中进行处理，得到目标处理结果。本申请的重排处理使得参数量大为减少，降低了过拟合风险，也减轻了存储和计算开销，进而提升了数据处理的效率。同时，本申请可以获取所述目标数据对应的类别，可以获得回归序列或回归单个向量，从而适用于多种应用场景。

本发明授权基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲重排深度残差神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 在基于脉冲重排深度残差神经网络中配置多个紧邻的脉冲重排残差模块，所述脉冲重排残差模块依次配置有脉冲重排层、第二卷积层、规范化层、脉冲神经元层和脉冲反重排层； 将配置脉冲重排残差块后的基于脉冲重排深度残差神经网络作为第一脉冲重排模型； 训练所述第一脉冲重排模型； 将目标数据输入训练好的第一脉冲重排模型中进行处理，得到目标处理结果，所述目标数据为图像； 所述第一脉冲重排模型还设置有第一卷积层、池化层和全连接层；所述将目标数据输入训练好的第一脉冲重排模型中进行处理包括： 将目标数据输入所述第一卷积层进行下采样； 将下采样后的目标数据输入所述多个紧邻的脉冲重排残差模块进行脉冲重排残差处理，得到第一处理结果，其中包括公式： 其中，Y表示脉冲重排层所进行的重排操作，X表示下采样后的目标数据；n，z，y，x依次表示下采样后的目标数据的批量大小、通道序数、高度和宽度；M表示总通道数，r表示重排系数，％表示求余，表示向下取整； 将所述第一处理结果依次输入所述池化层和全连接层，得到第二处理结果。

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