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龙图腾网获悉南京工业职业技术大学申请的专利一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字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：CN117291229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311321759.5，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字识别方法是由杜兰设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字识别方法，构建自适应激活神经元LSTM网络，选择交叉熵损失函数和Adam优化算法，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，利用训练集训练搭建好的自适应激活神经元LSTM网络，并用测试集验证训练后的自适应激活神经元LSTM网络，实现数字识别。其中自适应激活神经元LSTM网络是在LSTM网络结构上设置两个激活点，一个激活点设置在长期记忆门上，另一个激活点设置在短期记忆门上；自适应激活神经元LSTM网络根据方差的大小判定是否激活长期记忆门和短期记忆门。本发明的自适应激活神经元LSTM网络实现两次丢弃操作，提高运行效率，同时提高了预测的准确率。

本发明授权一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应激活神经元LSTM网络的数字识别方法，其特征在于： 下载数据集并进行预处理； 构建自适应激活神经元LSTM网络：在LSTM网络结构上设置两个激活点，其中一个激活点设置在长期记忆门上，另一个激活点设置在短期记忆门上；所述自适应激活神经元LSTM网络根据方差的大小判定是否激活长期记忆门和短期记忆门； 长期记忆门自适应激活公式为： 细胞态-长期记忆： 短期记忆门自适应激活公式为： 隐层态-短期记忆： 其中：Ct为t时刻记忆单元内部状态，ft为遗忘门，Ct-1为t-1时刻记忆单元内部状态，it为输入门，为候选状态，s为方差函数，a和b是方差判定参数，ot为输出门，σ为Sigmoid函数，tanh为双曲正切函数； 选择交叉熵损失函数和Adam优化算法，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，利用所述训练集训练搭建好的自适应激活神经元LSTM网络，并用测试集验证训练后的自适应激活神经元LSTM网络，实现数字识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京工业职业技术大学，其通讯地址为：210018 江苏省南京市中山东路532-2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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