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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于神经网络的脉冲数据压缩方法、装置、电子设备及介质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：CN117035010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310839162.3，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于神经网络的脉冲数据压缩方法、装置、电子设备及介质是由马思伟;冯柯翔;贾川民;董凡可;高文设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的脉冲数据压缩方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络的脉冲数据压缩方法、装置、电子设备及介质。本申请中，可以获取待处理脉冲序列，并基于脉冲压缩模型的长短时程特征融合模块，得到待处理脉冲序列对应的重建场景信息；利用图像编码器将重建场景信息压缩为待处理码流后，对待处理码流进行解码处理，得到解码场景信息；通过生物神经元的积累发放机制，将解码场景信息转化为解码脉冲序列。通过应用本申请的技术方案，可以实现一种利用神经网络模型对脉冲序列进行场景重建后，再对该重建后的场景信息进行编码以实现间接对脉冲序列进行压缩。从而达到一种在保证脉冲数据的信息保真度的同时，还构建了脉冲数据的高效紧凑表示的目的。

本发明授权基于神经网络的脉冲数据压缩方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的脉冲数据压缩方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理脉冲序列，并基于脉冲压缩模型的长短时程特征融合模块，得到所述待处理脉冲序列对应的重建场景信息； 利用图像编码器将所述重建场景信息压缩为待处理码流后，对所述待处理码流进行解码处理，得到解码场景信息； 通过生物神经元的积累发放机制，将所述解码场景信息转化为解码脉冲序列； 所述基于脉冲压缩模型的长短时程特征融合模块，得到所述待处理脉冲序列对应的重建场景信息，包括： 将所述待处理脉冲序列划分为多个脉冲块，其中各个脉冲块的长度相同且互相相交； 将所述多个脉冲块输入到所述脉冲压缩模型的短时程特征融合模块中，得到初始重建场景信息； 将所述初始重建场景信息输入到所述脉冲压缩模型的长时程特征融合模块中，得到精细度高于所述初始重建场景信息的所述重建场景信息； 所述将所述多个脉冲块输入到所述脉冲压缩模型的短时程特征融合模块中，得到初始重建场景信息，包括： 通过混合尺度的时域滤波模块，提取各个脉冲块在不同尺度下的时域特征； 利用通道自注意力模块，将各个不同尺度下的时域特征进行特征融合，得到融合特征； 利用多个时空残差模块对所述融合特征的时空域信息进行整合和梯度，得到所述初始重建场景； 所述将所述初始重建场景信息输入到所述脉冲压缩模型的长时程特征融合模块中，得到精细度高于所述初始重建场景信息的所述重建场景信息，包括： 对所述初始重建场景信息进行采样处理，得到多个不同空间尺度下的所述初始重建场景信息；以及，获取多个不同空间尺度下的目标重建场景信息，其中所述目标重建场景信息为，与所述初始重建场景信息具有相同场景类型的场景信息； 利用通道自注意力模块，将各个空间尺度的所述初始重建场景信息与所述目标重建场景信息分别进行特征对齐，得到多个对齐特征； 利用互注意力机制模块，将所述多个对齐特征进行融合，得到所述重建场景信息。

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