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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种针对Skip Structure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿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：CN116579395B 。

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：202310438357.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种针对Skip Structure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法是由吴祖恒;汪泽清;冯哲;朱云来;徐祖雨;代月花设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对Skip Structure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对SkipStructure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法，属于忆阻器技术领域；原位补偿法包括S1，确定补偿方程的相关系数；S2，测试相关系数与输出误差之间的关系；S3，根据S2得到的测试数据，进行数据拟合，并建立补偿方程；S4，在阵列输出结果时，运用S3建立的补偿方程，对输出结果进行原位补偿；本发明的补偿方法能够解决忆阻器阵列在实现SkipStructure式深度神经网络时误差层层叠加所导致的精度下降问题，从而对于硬件实现跳跃式结构神经网络有很大的优化作用。

本发明授权一种针对Skip Structure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法在权利要求书中公布了：1.一种针对SkipStructure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法，其特征在于，包括以下步骤； S1，确定补偿方程的相关系数； S2，测试相关系数与输出误差之间的关系； S3，根据S2得到的测试数据，进行数据拟合，并建立补偿方程； S4，在阵列输出结果时，运用S3建立的补偿方程，对输出结果进行原位补偿； S1中，根据在实验中：随着输入电压V、阵列开启行数nrow和忆阻器电阻值R的大小的改变会对阵列输出造成不同的影响，初步确定补偿方程应与输入电压V、阵列开启行数nrow以及忆阻器电阻值R的大小有关； S2中，通过设计并执行测试方案确定输入电压V、阵列开启行数nrow以及忆阻器电阻值大小R对于阵列输出误差的影响关系；具体步骤包括： S21，设定固定步长，并测试在输入电压增大时，输出误差随阵列开启行数nrow和忆阻器阻值大小R的关系； S22，设定固定步长，并测试在忆阻器阻值R增大时候，输出误差随阵列开启行数nrow和输入电压大小V的关系； 在S3中，根据S2所测得的数据，选择最适合两组数据的拟合方式，分别对其进行线性拟合和非线性拟合，得到线性拟合和非线性拟合对应的输出误差与输入电压V、阵列开启行数nrow以及忆阻器电阻值大小R的关系。

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