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龙图腾网获悉北京大学申请的专利类脑突触学习方法及类脑技术的神经形态硬件系统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：CN116663623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310410119.5，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权类脑突触学习方法及类脑技术的神经形态硬件系统是由王源;钟毅;王梓霖;崔小欣设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本类脑突触学习方法及类脑技术的神经形态硬件系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种类脑突触学习方法及类脑技术的神经形态硬件系统，方法包括：确定类脑突触学习电路中突触前神经元和突触后神经元产生的脉冲对，脉冲对包括突触前神经元产生的输入脉冲和突触后神经元产生的输出脉冲；基于脉冲对，确定脉冲对相对应的STDP机制，以及与STDP机制相对应的突触权重；基于脉冲对以及突触权重，进行类脑突触学习电路对应的STDP学习；其中，STDP机制为脉冲时间依赖可塑性机制，脉冲对的前后脉冲根据时间先后关系与所述STDP机制中的长时程增强过程或长时程抑制过程相对应。本发明实现提升类脑智能的在线学习，发挥类脑计算广泛适用的环境自适应特性。

本发明授权类脑突触学习方法及类脑技术的神经形态硬件系统在权利要求书中公布了：1.一种类脑突触学习方法，其特征在于，所述方法应用于类脑技术的神经形态硬件系统，所述神经形态硬件系统包括类脑突触学习电路，所述方法包括： 确定所述类脑突触学习电路中突触前神经元和突触后神经元产生的脉冲对，所述脉冲对包括所述突触前神经元产生的输入脉冲和所述突触后神经元产生的输出脉冲； 基于所述脉冲对，确定所述脉冲对相对应的STDP机制，以及与所述STDP机制相对应的突触权重； 基于所述脉冲对以及所述突触权重，进行所述类脑突触学习电路对应的STDP学习； 其中，STDP机制为脉冲时间依赖可塑性机制，所述类脑突触学习电路包括突触、所述突触前神经元和所述突触后神经元，所述脉冲对的前后脉冲根据时间先后关系与所述STDP机制中的长时程增强过程或长时程抑制过程相对应； 基于所述脉冲对，确定与所述STDP机制相对应的突触权重，包括： 基于所述脉冲对，确定所述脉冲对最近邻的峰值； 基于所述最近邻的峰值以及所述STDP机制产生的权重幅值，确定与所述STDP机制相对应的突触权重；所述STDP机制产生的权重幅值是基于如下步骤确定： 基于所述脉冲对产生的时刻，确定所述脉冲对的前后脉冲之间的时间差； 若所述时间差大于或等于预设阈值，则确定所述权重幅值为所述长时程增强过程所产生的； 若所述时间差小于所述预设阈值，则确定所述权重幅值为所述长时程抑制过程所产生的； 基于所述最近邻的峰值以及所述STDP机制产生的权重幅值，确定与所述STDP机制相对应的突触权重，包括： 对所述最近邻的峰值以及所述STDP机制产生的权重幅值进行加和求值，以计算与所述STDP机制相对应的突触权重； 所述权重幅值是基于查找表查找得到的，所述查找表的索引地址为前后脉冲之间的时间差，前后脉冲的发放时间是基于突触前后脉冲计数器中读取得到的，突触前后的所有的脉冲计数器都先会被复位为最大值，每当突触前后脉冲到来时，突触前后脉冲计数器会随之清零，在接下来的时间步，如果没有脉冲到来，则计数器会逐次加一，直到最大值。

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