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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种解决反向传播的神经网络训练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：CN115759239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211225039.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种解决反向传播的神经网络训练方法是由徐祖雨;邹建勋;吴祖恒;冯哲;朱云来;代月花设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种解决反向传播的神经网络训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种解决反向传播的神经网络训练方法，属于神经网络训练领域；训练方法步骤包括：S1，搭建忆阻器阵列；S2，将图片预处理为相应电压，并可作为输入信号向忆阻器阵列输入；S3，将图片预处理信号输入忆阻器阵列，先对单个图片进行训练，再对相同数字多个图片进行训练，得到数字对应的最优权重；S4，将不同数字的图片进行S2中的预处理操作，再按照S3，得到不同数字对应的最优权重；S5，将S3、S4训练所得到的不同数字所对应的最优权重组成最优忆阻器阵列，再将数字图片输入到最优忆阻器阵列中，输出值与目标值差的绝对值最小的列作为最终数字判断。

本发明授权一种解决反向传播的神经网络训练方法在权利要求书中公布了：1.一种解决反向传播的神经网络训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤： S1，搭建忆阻器阵列； S2，将图片预处理为相应电压，并可作为输入信号向忆阻器阵列输入； S3，将图片预处理信号输入忆阻器阵列，先对单个图片进行训练，再对相同数字多个图片进行训练，得到数字对应的最优权重； S4，将不同数字的图片进行S2中的预处理操作，再按照S3，得到不同数字对应的最优权重； S5，将S3、S4训练所得到的不同数字所对应的最优权重组成最优忆阻器阵列，再将数字图片输入到最优忆阻器阵列中，输出值与目标值差的绝对值最小的列作为最终数字判断； 所述S1中，忆阻器阵列由1T1R单元交叉阵列相连而成，每一行和每一列的1T1R单元栅极相连，漏极相连，忆阻器正端相连； 所述1T1R结构单元由忆阻器与金属氧化物半导体场效应晶体管组成，忆阻器负电极连接金属氧化物半导体场效应晶体管源极； 所述S3中，单个图片的训练步骤为： 1预处理后的信息输入至忆阻器阵列当中计算，每列权重输出，并与目标值进行比较，其中保留绝对值误差最小的所在列，得到最优点； 2对每列的误差E进行判断，如果E小于0，则对该列权重进行权重增加操作；如果误差E大于0，则对该列权重进行减小操作，直至200个次数，保留绝对值误差最小的所在列，即该图片所对应的最优权重； 所述S3中，相同数字多个图片训练步骤为： 1将单个图片训练得到的最优权重写入其他列中； 2按照单个图片的训练步骤进行训练，直到最后一张图片，得到该数字的最优权重。

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