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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于类脑网络模型的图像优化分类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：CN116403054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310553246.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于类脑网络模型的图像优化分类方法是由李想;易平设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类脑网络模型的图像优化分类方法在说明书摘要公布了：一种基于类脑网络模型的图像优化分类方法，在离线阶段构造包含特征提取部分、分类部分、脉冲神经元模型、使用泊松编码的编码层、改进的反馈连接以及改进的抑制连接的类脑网络模型并进行训练；在在线阶段采用训练后的类脑网络模型进行图像优化分类。本发明根据生物神经元的电位变化的工作原理，基于生物神经元的带泄漏整合发放模型LIF的电学和数学特性设计脉冲神经元模型，并使用脉冲神经元搭建实现。

本发明授权基于类脑网络模型的图像优化分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经元模型的类脑智能模型的搭建方法，其特征在于，在离线阶段构造包含特征提取部分、分类部分、脉冲神经元模型、使用泊松编码的编码层、改进的反馈连接以及改进的抑制连接的类脑网络模型并进行训练；在在线阶段采用训练后的类脑网络模型进行图像优化分类； 所述的类脑网络模型包括：一个泊松编码层、五个二维卷积层、七个激活函数层、三个最大值池化层、一个一维化层、两个全连接层和一个softmax层，其中：泊松编码层构成输入数据预处理部分；依次相连的第一二维卷积层、第一激活函数层、第一最大值池化层、第二二维卷积层、第二激活函数层、第二最大值池化层、第三二维卷积层、第三激活函数层、第四二维卷积层、第三激活函数层、第五二维卷积层、第四激活函数层和第三最大值池化层构成特征提取部分；依次相连的一维化层、第一全连接层、第五激活函数层、第二全连接层、第六激活函数层和softmax连接层构成分类部分；第二最大值池化层的输出端和第三最大值池化层的输出端均连接至第一卷积层的输入端，以及第三最大值池化层的输出端与第二卷积层的输入端相连并添加转置卷积计算从而构成改进的反馈连接； 所述的改进的抑制连接具体包括： i计算和，其中：是该层计算输出数据的平均值，分别代表宽度、长度和通道数，代表计算输出矩阵中的所有位置，为位置神经元的计算输出值，为该层计算输出数据的方差； ii计算每个神经元受到的抑制强度：，其中：为位置的神经元受到的抑制强度，和是可学习的随机初始化的参数，是自然对数的底数，为求平均值，代表输出矩阵中除了以外所有的位置，为到之间的距离，为双曲正弦函数，为冲激函数；每个神经元受到同层所有神经元的抑制，神经元的距离越近，抑制强度越高； iii计算神经元的输出：，其中：为位置神经元的最终输出值，为固定的函数计算；当抑制强度大于神经元的计算输出数值时，神经元被彻底抑制，否则，神经元的输出数据被抑制连接抵消一部分。

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