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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于脉冲神经网络的神经形态计算系统及计算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：CN119494377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510066018.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于脉冲神经网络的神经形态计算系统及计算方法是由骆爱文;叶俊伟;练显聪;刘伟平;石敏设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络的神经形态计算系统及计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于脉冲神经网络的神经形态计算系统及计算方法，所述系统包括：神经形态处理器，用于采用若干个物理神经元构建硬件化的脉冲神经网络，对实时输入图像进行脉冲编码和目标识别；基于RISC‑V指令架构实现的中央处理器，用于执行构建脉冲神经网络所需的控制指令；神经形态处理器还用于在控制指令的控制下对脉冲神经网络进行在线学习；存储器，用于存储中央处理器运行所需的程序指令以及中央处理器与神经形态处理器之间传输的数据。本发明还提供了一种神经形态计算方法。本发明提出的神经形态计算技术方案实现了在精度、计算速度、能效三者之间的高度平衡，可以准确、高效、低功耗地处理动态和复杂的任务数据。

本发明授权基于脉冲神经网络的神经形态计算系统及计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的神经形态计算系统，其特征在于，该系统包括：神经形态处理器，用于采用若干个物理神经元构建硬件化的脉冲神经网络，通过所述脉冲神经网络对实时输入图像进行脉冲编码和目标识别；所述物理神经元采用近似生物神经元模型构建；所述近似生物神经元模型预存有突触权重和激活阈值；基于RISC-V指令架构实现的中央处理器，与所述神经形态处理器通信，用于执行构建所述脉冲神经网络所需的控制指令；所述神经形态处理器，还用于在所述控制指令的控制下对所述脉冲神经网络进行在线学习，对所述脉冲神经网络的每个物理神经元所关联的突触权重和激活阈值进行更新；存储器，用于存储所述中央处理器运行所需的程序指令，所述程序指令包括构建所述脉冲神经网络所需的控制指令；以及，用于存储所述中央处理器与所述神经形态处理器之间传输的数据；所述近似生物神经元模型包括充电模型和放电模型，其中：充电模型为：基准衰减式充电模型：，或者，增量衰减式充电模型：，放电模型为：硬重置放电模型：，或者，软重置放电模型：，其中，Vt为物理神经元在当前时间步的膜电位，Vt-1为物理神经元在上一时间步的膜电位，Xt为在当前时间步输入的脉冲信号所形成的膜电位增量，为预设的膜电位衰减因子；为物理神经元的重置基准电位；Vt+为物理神经元在当前时间步的重置后膜电位，Vt-为物理神经元在当前时间步的重置前膜电位；Vth为当前物理神经元的激活阈值；采用以上近似生物神经元模型组建的脉冲神经网络，可以支持多种类型的突触连接，能够模拟不同模型的神经元。

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