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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习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：CN115809700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210644672.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习方法是由郭大庆;孙宏泽;尧德中设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于突触‑阈值协同的脉冲神经网络学习方法，包括：搭建脉冲神经网络；初始化脉冲神经网络参数；输入数据编码；数据前向传播；数据反向传播；测试网络精度。本发明的方法将神经元阈值参数化，实现了突触权重和神经元阈值的协同学习，通过增加神经元阈值异质性、平衡阈值和突触权重的关系改善了脉冲神经网络的性能；同时本发明通过调节神经元阈值的分布，在深度网络上进一步降低了脉冲神经网络的整体放电率，使网络能够在硬件系统上以低功耗的方式正常运行，节省了电能。

本发明授权基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习方法，包括如下步骤： S1.搭建脉冲神经网络； S2.初始化脉冲神经网络参数：包括突触权重、神经元阈值、神经元膜电位、神经元膜时间常数、时间窗长度以及网络优化器具体参数； S3.输入数据编码：图片的每个像素点或音频信号的每个通道将对应一个脉冲神经元进行编码，编码后的脉冲被传入隐藏层进行信息处理； S4.数据前向传播：将编码后的脉冲传入脉冲神经网络，根据突触权重和神经元阈值更新神经元膜电位并生成神经元脉冲，通过解码层得到网络输出，最后通过损失函数和数据标签获取网络监督误差； S5.数据反向传播：根据突触-阈值协同学习方法更新突触权重和神经元阈值； 具体过程如下： 根据链式求导法则，损失函数对神经元脉冲发放和神经元膜电位的偏导数公式如下： 其中，为第n层第i个神经元在t时刻的脉冲发放情况，为第n层第i个神经元在t时刻的神经元膜电位，ln+1表示第n+1层神经元的数量； 基于以上公式，得到损失函数对各层突触权重和神经元阈值的偏导数： 其中，Wn为矩阵，表示第n层神经元的突触权重；ut,n，xt,n，ot,n为列向量，表示第n层在t时刻的神经元膜电位、输入信息和脉冲发放情况；为列向量，表示第n层神经元的放电阈值； 在时空反向传播过程中使用替代函数对发放脉冲的过程进行近似处理，替代函数公式如下： 其中，arctan表示反正切函数，为第n层第i个神经元在t时刻的神经元膜电位，为第n层第i个神经元的放电阈值； S6.测试网络精度：若网络精度稳定，则停止网络训练。

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