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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练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：CN115660072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211419727.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练方法是由裴乙鉴;徐长卿;刘毅;吴自力;杨银堂设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：本发明为解决随着现有脉冲神经网络的复杂化，脉冲发射频率增加，产生了更多的计算与存储消耗，使得神经网络的精度与工作效率均有所降低的问题，而提供一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练方法。该方法通过设定当神经元膜电压超过初始阈值并保持增长态势时触发脉冲激发的机制和设定最大激发上限，减少神经元脉冲激发数，以减少脉冲引起的精度损失与存储资源与计算消耗，经过神经元处理信号后，再对脉冲神经网络进行迭代训练，设定脉冲神经网络精度阈值，当脉冲神经网络的损失小于等于精度阈值Q时，得到适用复杂的数据处理任务且满足精度要求的脉冲神经网络。

本发明授权一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自回落神经元模型的脉冲神经网络的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集接收原始图像并进行预处理，设定脉冲神经网络的结构参数，建立脉冲神经网络； 所述脉冲神经网络包括若干层，每层至少包括一个神经元； 步骤2、利用脉冲神经网络中的神经元对预处理后的原始图像进行编码生成脉冲序列，再进行信号处理，生成新的脉冲序列； 神经元对编码后的脉冲序列进行信号处理具体包括接收期、积累期和激活期；所述接收期为：至少一个神经元接收预处理后的脉冲序列或上层神经元输出的脉冲序列；所述积累期为：神经元基于自身膜电压与接收的脉冲序列计算求和，更新神经元当前膜电压；所述激活期为：设定初始激发阈值，观察神经元当前膜电压的状态，在其满足激发条件时，触发神经元激发脉冲； 所述神经元的激发条件为：在单个模拟时间步长内，神经元当前膜电压变化状态同时满足：①当前膜电压超过初始激发阈值；②当前膜电压低于该神经元上一时刻膜电压； 步骤3、完成神经网络正向传输，利用损失函数计算脉冲神经网络的预测值与脉冲神经网络目标值之间的误差，获得脉冲神经网络的损失； 步骤4、根据脉冲神经网络的损失，采用误差反向传播算法对脉冲神经网络进行训练； 步骤5、设定脉冲神经网络精度阈值，当脉冲神经网络的损失小于等于精度阈值Q时，结束训练；反之，调整脉冲神经网络结构或结构参数，返回步骤2，重新训练脉冲神经网络，直至获得满足精度要求的脉冲神经网络。

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