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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种图像分类方法、计算机设备和存储介质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：CN116740405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310308638.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种图像分类方法、计算机设备和存储介质是由李建平;严灿;田洁;陈佳;崔长润设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分类方法、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像分类方法、计算机设备和存储介质，所述分类方法包括：分别构建多个卷积层和多个池化层，每个所述卷积层用于对初始图像数据进行卷积，每个所述池化层用于卷积后的初始图像数据进行池化；构建全连接层，用于对多次卷积和池化后的初始图像数据进行分类，并输出目标分类结果数据；其中，所述全连接层由多个脉冲神经元构成。解决了现有技术中存在的卷积神经网络在训练过程中需要巨大的计算资源，在使用中容易出现内存不足的情况的问题。

本发明授权一种图像分类方法、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分类方法，其特征在于，所述分类方法包括： 分别构建多个卷积层和多个池化层，每个所述卷积层用于对初始图像数据进行卷积，每个所述池化层用于卷积后的初始图像数据进行池化； 构建全连接层，用于对多次卷积和池化后的初始图像数据进行分类，并输出目标分类结果数据；其中，所述全连接层由多个脉冲神经元构成； 所述脉冲神经元为LIF神经元，所述LIF神经元的工作模式为： 其中，表示常数，表示膜电位，表示时间步长，表示静息电位，表示第个输入突触的权重，表示延时效应的核函数，表示输出峰值，表示重置电位，表示判断是否点火的阈值，表示当第个输入突触的第个脉冲在这个积分时间内激活的时刻，表示积分时间窗口； 所述分别构建多个卷积层和多个池化层，每个所述卷积层用于对初始图像数据进行卷积，每个所述池化层用于卷积后的初始图像数据进行池化，包括： 构建第一卷积层，所述第一卷积层的卷积核大小为5*5，用于将单通道的初始图像数据拓展到64通道；其中，所述第一卷积层的步幅为2，填充为1； 构建第一最大池化层，所述第一最大池化层的窗口大小为3*3，用于降低计算量；其中，第一最大池化层的步幅为2，填充为1； 依次构建第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层，用于将第一卷积层输出的64通道图像数据分别拓展为128通道、128通道和96通道；其中，所述第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层的卷积核大小均为3*3，步幅为1，填充为1； 构建第二最大池化层，所述第二最大池化层的窗口大小为3*3，步幅为2。

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