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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利基于突觸-閾值協同的脈沖神經網絡學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115809700B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210644672.0，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權基于突觸-閾值協同的脈沖神經網絡學習方法是由郭大慶;孫宏澤;堯德中設計研發完成，并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于突觸-閾值協同的脈沖神經網絡學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于突觸?閾值協同的脈沖神經網絡學習方法，包括：搭建脈沖神經網絡；初始化脈沖神經網絡參數；輸入數據編碼；數據前向傳播；數據反向傳播；測試網絡精度。本發明的方法將神經元閾值參數化，實現了突觸權重和神經元閾值的協同學習，通過增加神經元閾值異質性、平衡閾值和突觸權重的關系改善了脈沖神經網絡的性能；同時本發明通過調節神經元閾值的分布，在深度網絡上進一步降低了脈沖神經網絡的整體放電率，使網絡能夠在硬件系統上以低功耗的方式正常運行，節省了電能。

本發明授權基于突觸-閾值協同的脈沖神經網絡學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于突觸-閾值協同的脈沖神經網絡學習方法，包括如下步驟： S1.搭建脈沖神經網絡； S2.初始化脈沖神經網絡參數：包括突觸權重、神經元閾值、神經元膜電位、神經元膜時間常數、時間窗長度以及網絡優化器具體參數； S3.輸入數據編碼：圖片的每個像素點或音頻信號的每個通道將對應一個脈沖神經元進行編碼，編碼后的脈沖被傳入隱藏層進行信息處理； S4.數據前向傳播：將編碼后的脈沖傳入脈沖神經網絡，根據突觸權重和神經元閾值更新神經元膜電位并生成神經元脈沖，通過解碼層得到網絡輸出，最后通過損失函數和數據標簽獲取網絡監督誤差； S5.數據反向傳播：根據突觸-閾值協同學習方法更新突觸權重和神經元閾值； 具體過程如下： 根據鏈式求導法則，損失函數對神經元脈沖發放和神經元膜電位的偏導數公式如下： 其中，為第n層第i個神經元在t時刻的脈沖發放情況，為第n層第i個神經元在t時刻的神經元膜電位，ln+1表示第n+1層神經元的數量； 基于以上公式，得到損失函數對各層突觸權重和神經元閾值的偏導數： 其中，Wn為矩陣，表示第n層神經元的突觸權重；ut,n，xt,n，ot,n為列向量，表示第n層在t時刻的神經元膜電位、輸入信息和脈沖發放情況；為列向量，表示第n層神經元的放電閾值； 在時空反向傳播過程中使用替代函數對發放脈沖的過程進行近似處理，替代函數公式如下： 其中，arctan表示反正切函數，為第n層第i個神經元在t時刻的神經元膜電位，為第n層第i個神經元的放電閾值； S6.測試網絡精度：若網絡精度穩定，則停止網絡訓練。

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