买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种用于边缘设备的SNN映射方法及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：CN117035026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310872072.4，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种用于边缘设备的SNN映射方法及系统是由薛建伟;谢李生;陈发全;田清扬;周轶凡;吴良顺;应忍冬;刘佩林设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于边缘设备的SNN映射方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算科学和神经网络技术领域，尤其涉及一种用于边缘设备的SNN映射方法及系统，包括，构建SNN模型并进行训练，获得训练后的SNN；提取训练后的SNN中的神经元的连接信息进行分析，确定当前神经元之间的连接方式和权重分布后转化为SNN拓扑连接图；使用流式图分割算法将SNN拓扑连接图划分为大小不同的神经元簇；确定在SNN的映射过程中需要优化的多目标，建立对应的多目标函数来计算多目标对应的值，使用多目标优化算法对映射过程进行迭代优化，将神经元簇映射到边缘设备的所述计算资源上；本发明通过高效的网络划分、多目标优化等特点，能够得到高效且可行的SNN映射方案，提升在边缘计算环境中的性能和适应性，具有重要的应用价值和商业潜力。

本发明授权一种用于边缘设备的SNN映射方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于边缘设备的SNN映射方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，构建SNN模型后进行训练，获得训练后的SNN并确定边缘设备在当前边缘计算场景下的限制条件；所述限制条件包括计算资源、网络通信限制、实时性要求和能源供应； 步骤S2，提取训练后的所述SNN中的所述神经元的连接信息进行分析，确定当前所述神经元之间的连接方式和权重分布后转化为SNN拓扑连接图；根据所述限制条件，使用流式图分割算法将所述SNN拓扑连接图划分为大小不同的神经元簇，每个所述神经元簇内的所述神经元紧密连接，所述神经元簇的连接相对稀疏，以实现高效的计算和通信；包括： 步骤S21，将所述SNN拓扑连接图作为输入，确定的所述神经元之间的所述连接方式和所述权重分布； 步骤S22，基于所述限制条件中所述计算资源的存储容量，确定要划分成的所述神经元簇的数量； 步骤S23，定义一个针对所有所述神经元簇的损失函数目标，用于衡量所述SNN拓扑连接图分割后的质量； 步骤S24，遍历所述SNN拓扑连接图中的每个所述神经元与所属的所述神经元簇之间的损失函数，当所述损失函数低于所述损失函数目标时，所述神经元与所述神经元簇的连接质量较高，所述神经元分配到该所述神经元簇；当所述神经元无法分配到任何一个所述神经元簇时需要创建一个新的簇来容纳无法分配的所述神经元； 步骤S3，确定在所述SNN的映射过程中需要优化的多目标，建立对应的多目标函数来计算所述多目标的值，使用多目标优化算法对所述映射过程进行迭代优化，实现并行计算，满足所述限制条件，得到最优映射方案，将所述神经元簇映射到所述边缘设备的所述计算资源上；所述计算资源包括若干个计算核心或计算设备。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。