買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉上海交通大學(xué)申請的專利基于類腦網(wǎng)絡(luò)模型的圖像優(yōu)化分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116403054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202310553246.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于類腦網(wǎng)絡(luò)模型的圖像優(yōu)化分類方法是由李想;易平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于類腦網(wǎng)絡(luò)模型的圖像優(yōu)化分類方法在說明書摘要公布了：一種基于類腦網(wǎng)絡(luò)模型的圖像優(yōu)化分類方法，在離線階段構(gòu)造包含特征提取部分、分類部分、脈沖神經(jīng)元模型、使用泊松編碼的編碼層、改進(jìn)的反饋連接以及改進(jìn)的抑制連接的類腦網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練；在在線階段采用訓(xùn)練后的類腦網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像優(yōu)化分類。本發(fā)明根據(jù)生物神經(jīng)元的電位變化的工作原理，基于生物神經(jīng)元的帶泄漏整合發(fā)放模型LIF的電學(xué)和數(shù)學(xué)特性設(shè)計(jì)脈沖神經(jīng)元模型，并使用脈沖神經(jīng)元搭建實(shí)現(xiàn)。

本發(fā)明授權(quán)基于類腦網(wǎng)絡(luò)模型的圖像優(yōu)化分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于脈沖神經(jīng)元模型的類腦智能模型的搭建方法，其特征在于，在離線階段構(gòu)造包含特征提取部分、分類部分、脈沖神經(jīng)元模型、使用泊松編碼的編碼層、改進(jìn)的反饋連接以及改進(jìn)的抑制連接的類腦網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練；在在線階段采用訓(xùn)練后的類腦網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像優(yōu)化分類； 所述的類腦網(wǎng)絡(luò)模型包括：一個(gè)泊松編碼層、五個(gè)二維卷積層、七個(gè)激活函數(shù)層、三個(gè)最大值池化層、一個(gè)一維化層、兩個(gè)全連接層和一個(gè)softmax層，其中：泊松編碼層構(gòu)成輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理部分；依次相連的第一二維卷積層、第一激活函數(shù)層、第一最大值池化層、第二二維卷積層、第二激活函數(shù)層、第二最大值池化層、第三二維卷積層、第三激活函數(shù)層、第四二維卷積層、第三激活函數(shù)層、第五二維卷積層、第四激活函數(shù)層和第三最大值池化層構(gòu)成特征提取部分；依次相連的一維化層、第一全連接層、第五激活函數(shù)層、第二全連接層、第六激活函數(shù)層和softmax連接層構(gòu)成分類部分；第二最大值池化層的輸出端和第三最大值池化層的輸出端均連接至第一卷積層的輸入端，以及第三最大值池化層的輸出端與第二卷積層的輸入端相連并添加轉(zhuǎn)置卷積計(jì)算從而構(gòu)成改進(jìn)的反饋連接； 所述的改進(jìn)的抑制連接具體包括： i計(jì)算和，其中：是該層計(jì)算輸出數(shù)據(jù)的平均值，分別代表寬度、長度和通道數(shù)，代表計(jì)算輸出矩陣中的所有位置，為位置神經(jīng)元的計(jì)算輸出值，為該層計(jì)算輸出數(shù)據(jù)的方差； ii計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元受到的抑制強(qiáng)度：，其中：為位置的神經(jīng)元受到的抑制強(qiáng)度，和是可學(xué)習(xí)的隨機(jī)初始化的參數(shù)，是自然對數(shù)的底數(shù)，為求平均值，代表輸出矩陣中除了以外所有的位置，為到之間的距離，為雙曲正弦函數(shù)，為沖激函數(shù)；每個(gè)神經(jīng)元受到同層所有神經(jīng)元的抑制，神經(jīng)元的距離越近，抑制強(qiáng)度越高； iii計(jì)算神經(jīng)元的輸出：，其中：為位置神經(jīng)元的最終輸出值，為固定的函數(shù)計(jì)算；當(dāng)抑制強(qiáng)度大于神經(jīng)元的計(jì)算輸出數(shù)值時(shí)，神經(jīng)元被徹底抑制，否則，神經(jīng)元的輸出數(shù)據(jù)被抑制連接抵消一部分。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人上海交通大學(xué)，其通訊地址為：200240 上海市閔行區(qū)東川路800號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。