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龙图腾网获悉中山大学申请的专利针对神经网络优化控制功耗的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：CN117077742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310957008.6，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权针对神经网络优化控制功耗的方法是由胡建国;梅文卓;邹任飞;黄文俊设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对神经网络优化控制功耗的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对神经网络优化控制功耗的方法，包括：通过基于FPGA的神经网络加速器获取任意两组A*C及B*C的乘法组中的A数据、B数据及C数据，其中，A数据、B数据和C数据均为n个bit位的二进制数据；神经网络加速器通过符号数处理规则和C数据进行数据符号预处理，以获得预处理后的数据、数据和数据；神经网络加速器将数据和数据输入位拼接模块进行数据位拼接处理，以获得位拼接后的M数据；神经网络加速器将M数据和数据输入DSP乘法器进行乘法优化计算处理，以获得A*C和B*C的乘法结果。本发明能提高单个DSP乘法器的计算能力及计算效率，有效减少DSP乘法器资源的使用量并降低乘法器的功耗，从而提高神经网络加速器的加速计算效率及降低其功耗。

本发明授权针对神经网络优化控制功耗的方法在权利要求书中公布了：1.一种针对神经网络优化控制功耗的方法，其特征在于，包括： 通过基于FPGA的神经网络加速器获取任意两组A*C及B*C的乘法组中的A数据、B数据及C数据，其中，所述A数据、B数据和C数据均为n个bit位的二进制数据； 所述神经网络加速器通过符号数处理规则和所述C数据进行数据符号预处理，以获得预处理后的数据、数据和数据； 所述神经网络加速器将所述数据和数据输入位拼接模块进行数据位拼接处理，以获得位拼接后的M数据； 所述神经网络加速器将所述M数据和数据输入DSP乘法器进行乘法优化计算处理，以获得A*C和B*C的乘法结果； 所述将所述数据和数据输入位拼接模块进行数据位拼接处理，以获得位拼接后的M数据的步骤包括： 将所述数据、数据和预设中位数据S进行位拼接处理，以获得位拼接后的M数据的； 其中，所述M数据中是以预设中位数据S为中间位数据，数据为高位数据和数据为低位数据或数据为低位数据和数据为高位数据，预设中位数据S为n+1个bit位的二进制零数据； 所述将所述M数据和数据输入DSP乘法器进行乘法优化计算处理，以获得A*C和B*C的乘法结果的步骤包括： 将所述M数据和数据输入DSP乘法器进行乘法计算处理，以获得P数据； 对所述P数据进行数据位筛选处理，以将筛选出的预设高位数据作为A*C的乘法结果数据及将预设低位数据作为B*C的乘法结果数据，或将筛选出的预设高位数据作为B*C的乘法结果数据及将预设低位数据作为A*C的乘法结果数据； 判断所述M数据中的低位数据或低位数据是否为有符号数的数据，判断为是时，对所述预设低位数据进行低位结果修正处理，以获得修正后的B*C的乘法结果数据或A*C的乘法结果数据； 所述低位结果修正处理的步骤包括： 将所述数据左移n位并与B数据的符号位数据或A数据的符号位数据进行相乘，以获得修正数据D； 计算所述预设低位数据与所述修正数据D之间的差值并作为修正后的B*C的乘法结果数据或A*C的乘法结果数据。

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