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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种卷积类神经网络计算结构及应用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：CN116050490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211441148.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种卷积类神经网络计算结构及应用方法是由张海俊;汪锦想;于振华;丁杰;凌震华设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积类神经网络计算结构及应用方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种卷积神经网络结构及应用方法，所述计算结构包括至少N层卷积层，所述N层卷积层依次相连；所述N个卷积层包括第一卷积层和计算卷积层，所述第一卷积层用于对所述输入层的输入数据集进行卷积计算，所述计算卷积层包括N‑1个卷积层，所述计算卷积层用于对当前卷积层连接的上一个卷积层的计算结果和次层历史数据进行卷积计算；通过调整卷积和池化层的位置，在最开始的输入数据上末尾添加若干可学习的数据参数，保证最后的数据输出维度符合预期，如此，通过对一般的卷积类神经网络模型的计算结构进行调整，来保证流式推理过程中，各计算阶段计算图逻辑一致。

本发明授权一种卷积类神经网络计算结构及应用方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积类神经网络计算结构，应用于实时流式数据处理场景，所述实时流式数据处理场景包括语音识别，其特征在于，所述计算结构，包括：至少N层卷积层，所述N层卷积层依次相连； 所述N个卷积层包括第一卷积层和计算卷积层，所述第一卷积层用于对输入层的输入数据集进行卷积计算，所述计算卷积层包括N-1个卷积层，所述计算卷积层用于对当前卷积层连接的上一个卷积层的计算结果和次层历史数据进行卷积计算； 所述输入数据集包括原始输入数据和输入层补充数据，所述输入层补充数据包括第一侧补充数据和第二侧补充数据，所述第一侧补充数据为输入数据集中所述原始输入数据的首位数据对应的补充数据，所述第二侧补充数据为输入数据集中所述原始输入数据的末位数据对应的补充数据； 所述第一侧补充数据的个数为根据卷积核维度确定的，所述第二侧补充数据的个数为根据卷积层层数确定的、用于补充计算结果； 所述第一卷积层用于以第一集合中各个数据为首层计算基准、以各首层计算基准前的x个数据作为历史数据、结合各首层计算基准和该首层计算基准对应的历史数据进行卷积运算，运算结果为第一层计算结果，所述x为所述第一侧补充数据的个数，所述第一集合为自所述原始输入数据的首位数据至所述输入数据集末位数据依次组成的数据集合； 所述第一卷积层至第N卷积层顺次相连； 所述第N卷积层用于以第N集合中各个数据为次层计算基准、以各计算基准前的x个数据作为次层历史数据、结合各次层计算基准和该次层计算基准对应的历史数据进行卷积运算，运算结果为第N层计算结果，所述第N集合为自第N-1层计算结果的首位数据至所述输入数据集末位数据依次组成的数据集合。

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