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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别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：CN116824326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310403488.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别方法是由左琳;丁永奇;郑福康;肖永俊;何沛;叶岩宁设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别方法，属于计算机视觉和类脑计算领域。本发明所述方法使用基于膜电势和放电阈值计算的概率信息连续化不可微分的脉冲放电活动，并结合概率与自适应的放电阈值产生输出信息；同时，使用注意力机制对脉冲神经元接收到的输入信息进一步细化并融入膜电势。通过所述方法构建脉冲神经元并组成深度脉冲神经网络，结合随时间进行的反向传播算法迭代更新脉冲神经网络中的参数。相较于现有技术，本发明所述方法能够在极低时间延迟场景下准确地识别静态图像以及基于异步脉冲的事件数据所属类别。

本发明授权基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概率和注意力机制融合的脉冲神经网络图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将需要识别的图像使用随机水平翻转、随机裁剪和正则化进行初步的预处理后输入到脉冲神经网络中； 步骤2，脉冲神经网络中的卷积层以及池化层提取图像中的浅层特征I； 步骤3，将步骤2得到的特征I作为输入传递至基于概率和注意力机制融合的脉冲神经元中，结合注意力机制对输入进行细化并融合进脉冲神经元的膜电势H中，其具体步骤为步骤3-1至步骤3-3： 步骤3-1，利用注意力机制根据步骤2提取到的特征I评估其中蕴含信息的重要程度，得到关于特征I的重要性分数d： 其中conv.表示卷积操作，表示sigmoid函数； 步骤3-2，将步骤3-1得到的d和最初的输入特征I进行点乘运算，得到细化后的特征 其中⊙表示逐元素乘积运算； 步骤3-3，细化后的特征累加进入脉冲神经元的膜电势H中，神经元在当前t时刻的膜电势状态Ht更新： 其中τ表示脉冲神经元的膜电势时间常数，控制脉冲神经元膜电势随时间的变化程度； 步骤4，根据脉冲神经元的膜电势和放电阈值计算其将要产生一个脉冲的概率Ps＝1，结合概率和放电阈值Vth计算其输出并重置膜电势； 步骤5，重复步骤2至步骤4多次以提取高维特征； 步骤6，将提取到的高维特征作为输入传递进全连接层得到最终的分类结果O； 步骤7，最终的分类结果O和真实的图像标签计算损失函数，并利用随时间进行的反向传播算法不断优化SNN中的参数； 步骤8，重复步骤1至步骤7持续训练SNN，直至其性能收敛； 步骤9，将需要进行识别的图像输入至已训练完成的SNN，得到识别结果。

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