中国科学院自动化研究所李国齐获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类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：CN119649082B 。
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：202411478479.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类方法及装置是由李国齐;徐波;姚满;潘昱锜设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类方法及装置，包括：获取目标图像；将目标图像输入图像分类模型，得到图像分类模型输出的分类结果；其中，图像分类模型基于带有分类标签的样本图像训练得到，图像分类模型包括编码器和解码器，编码器采用时域多样性脉冲神经网络，时域多样性脉冲神经网络中的部分脉冲神经元为周期性开关时间动态的脉冲神经元。采用上述技术方案，解决了现有技术中脉冲神经网络在处理图像分类任务时，推理开销大的问题。
本发明授权基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时域多样性脉冲神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取目标图像； 将所述目标图像输入图像分类模型，得到所述图像分类模型输出的分类结果； 其中，所述图像分类模型基于带有分类标签的样本图像训练得到，所述图像分类模型包括编码器和解码器，所述编码器采用时域多样性脉冲神经网络，所述时域多样性脉冲神经网络中的部分脉冲神经元为周期性开关时间动态的脉冲神经元； 所述时域多样性脉冲神经网络包括多个子网络，每个所述子网络对应一个时间步，每个所述子网络包括依次连接的多个网络块，所述多个网络块分别用于提取从低到高不同级别的特征并输入至下一时间步的子网络； 其中，每个所述网络块的第一层和最后一层脉冲神经元为完整开启时间动态的脉冲神经元，除所述第一层和最后一层脉冲神经元以外的其他脉冲神经元为周期性开关时间动态的脉冲神经元。
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