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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法及装置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：CN117195974B 。

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：202310971923.0，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法及装置是由杨冬平;黎沩安设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法及装置，包括：将历史上环境图像作为训练样本输入待训练的基于脉冲信号的储备池计算模型的隐藏层的各神经元。根据训练样本的标注，确定目标向量。针对每一个神经元，根据上一时刻其他神经元发放的脉冲信号以及初始连接权重，确定其他神经元分别到该神经元的当前连接权重，确定其他神经元输入该神经元的其他输入电位。根据该神经元的膜电位的衰减的时间尺度，确定衰减电位。根据衰减电位、其他输入电位以及训练样本，确定由各神经元的膜电位组成的状态向量。根据状态向量以及目标向量，计算读出层的读出权重，使训练完成的模型的鲁棒性好，输出结果准确性高，可以达到预期效果。

本发明授权一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲信号的储备池计算模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取历史上图像采集设备采集到的环境图像，并作为训练样本；将所述训练样本对应的图像类别作为所述训练样本的标注，并根据所述标注确定目标向量； 将所述训练样本输入待训练的基于脉冲信号的储备池计算模型的隐藏层的各神经元； 针对每一个神经元，根据上一时刻其他神经元发放的脉冲信号以及预设的初始连接权重，确定所述其他神经元分别到该神经元的连接权重，作为当前连接权重，并根据确定出的当前连接权重，确定所述其他神经元输入该神经元的其他输入电位； 确定该神经元的膜电位的衰减的时间尺度，并根据所述衰减的时间尺度，确定该神经元的衰减电位； 根据所述衰减电位、所述其他输入电位以及所述训练样本，确定该神经元的膜电位； 确定由所述各神经元的膜电位组成的状态向量； 以所述状态向量为所述待训练的基于脉冲信号的储备池计算模型的读出层的输入，以所述目标向量为所述待训练的基于脉冲信号的储备池计算模型的读出层的目标输出，采用线性回归算法，计算所述待训练的基于脉冲信号的储备池计算模型的读出层的读出权重，其中，训练完成的基于脉冲信号的储备池计算模型用于根据所述图像采集设备采集到的待检测图像，确定所述待检测图像的类别结果。

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