广西民族大学宣士斌获国家专利权
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龙图腾网获悉广西民族大学申请的专利一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理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：CN115937535B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211178046.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理方法是由宣士斌;宣彦庄;汤卫东;蒋荣萍;葛丽娜;王款;何雪东;王利;李紫薇;刘丽霞设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理方法，包括：获取待处理的图像，进行卷积处理，其中，卷积层包括c_in个输入通道，和c_out个输出通道，每个输出通道包括c_in个卷积核，其中，每个卷积核通过如下方式定义：生成一个具有c_in行×c_out列的矩阵A，将矩阵A中的所有元素以间隔一列的方式取相反数，得到用于生成卷积核的阶数矩阵A’，通过阶数矩阵A’中的每个元素，按分数阶微积分计算公式生成卷积核。本发明构造的分数阶卷积层输出的特征图中同时包含输入图像的更多层次的高频和低频信息，更有利于表示图像的差异性。
本发明授权一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分数阶微积分深度神经网络卷积层图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法包括： 获取待处理的图像， 通过深度神经网络卷积层，对获取的所述图像进行卷积处理，其中， 所述卷积层包括c_in个输入通道，和c_out个输出通道，每个输出通道包括c_in个卷积核， 其中，每个卷积核通过如下方式定义： 设置一个具有c_in行×c_out列的参数矩阵A，所述矩阵A中的每个元素在网络初始化时是由系统随机生成0～1之间的实数， 将所述矩阵A中的所有元素以间隔一列的方式取相反数，得到用于生成分数阶卷积核的阶数矩阵A’， 通过所述阶数矩阵A’中的每个元素，按分数阶微积分计算公式计算卷积核矩阵元素，生成卷积核；所述卷积核矩阵元素通过如下方法计算： 其中，Mv为所述卷积核矩阵，i、j为所述卷积核矩阵元素坐标； 其中，v为所述阶数矩阵A’中的元素。
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