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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射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：CN115062773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210816129.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射方法是由吴祖恒;李威;冯哲;朱云来;徐祖雨;代月花设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射方法，首先根据忆阻器电导区间和权值区间求出权值映射参数Ct和信号输入转换参数θ；将权值矩阵按照权值映射参数Ct进行等比例放大，经过外围板卡电路映射到忆阻器阵列中；将输入忆阻器阵列的电压信号先按照信号输入转换参数θ进行等比例缩小，再输入映射完成的忆阻器阵列中，进行矩阵乘加运算；使用恒定电阻阵列将中忆阻器阵列运算输出的电流值转换为电压信号，将该电压信号与下一个时刻的电压信号相加作为下一个时刻的输入电压信号，以进行下一循环的权值推理映射过程。上述方法解决了权值推理映射过程中的时序信息丢失问题，使RNN类算法如GRU、LSTM等得以全硬件实现。

本发明授权一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射方法在权利要求书中公布了：1.一种用于优化忆阻器基神经网络的权值推理映射方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、根据忆阻器电导区间和权值区间求出权值映射参数Ct和信号输入转换参数θ；在步骤1中， 具体是按照如下公式1和2求出权值映射参数Ct和信号输入转换参数θ： 其中，为t时刻推理完成之后的权值矩阵的最大值减去最小值，代表了权值矩阵的取值范围；为t时刻忆阻器阵列中能达到的最大阻值减去最小阻值； 步骤2、将权值矩阵按照权值映射参数Ct进行等比例放大，然后经过外围板卡电路映射到忆阻器阵列中； 步骤3、将输入忆阻器阵列的电压信号先按照信号输入转换参数θ进行等比例缩小，再输入步骤2映射完成的忆阻器阵列中，进行矩阵乘加运算；具体采用如下公式4对输入忆阻器阵列的电压信号进行处理： 其中，Xt为输入忆阻器阵列的电压信号；θ为信号输入转换参数；为进行等比例缩放后的Xt； 步骤4、使用恒定电阻阵列将步骤3中忆阻器阵列运算输出的电流值转换为电压信号，将该电压信号与下一个时刻的电压信号相加作为下一个时刻的输入电压信号，以进行下一循环的权值推理映射过程。

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