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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种荧光型光子神经网络及其构建方法、图像识别系统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：CN119849571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411938159.8，技术领域涉及：G06N3/067；该发明授权一种荧光型光子神经网络及其构建方法、图像识别系统是由张晗;唐潇;魏松瑞;王鼎臣设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荧光型光子神经网络及其构建方法、图像识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光子神经网络技术领域，本发明公开了一种荧光型光子神经网络及其构建方法、图像识别系统。构建方法包括：提供单层光致变色螺吡喃薄膜；采用基于Keras框架的神经网络进行模拟训练，得到待识别任务的权重矩阵；将所述待识别任务的权重矩阵写入所述单层光致变色螺吡喃薄膜，使所述单层光致变色螺吡喃薄膜上的花青素浓度分布符合所述权重矩阵，得到所述荧光型光子神经网络；所述荧光型光子神经网络以螺吡喃薄膜自发的荧光作为待识别任务的信号输出。本发明利用螺吡喃与花青素在紫外线与可见光作用下的相互转化，可以实现螺吡喃薄膜对计算机拟合权重进行储存，并且能够自动感应紫外信号可见光信号。

本发明授权一种荧光型光子神经网络及其构建方法、图像识别系统在权利要求书中公布了：1.一种荧光型光子神经网络构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 提供单层光致变色螺吡喃薄膜； 采用基于Keras框架的神经网络进行模拟训练，得到待识别任务的权重矩阵； 将所述待识别任务的权重矩阵写入所述单层光致变色螺吡喃薄膜，使所述单层光致变色螺吡喃薄膜上的花青素浓度分布符合所述权重矩阵，得到所述荧光型光子神经网络；所述荧光型光子神经网络以螺吡喃薄膜自发的荧光作为待识别任务的信号输出； 采用基于Keras框架的神经网络进行模拟训练，具体包括： 在计算机中，采用基于Keras框架的神经网络作为训练模拟网络，并将所述训练模拟网络的权重限制为非负值； 利用训练数据对所述训练模拟网络进行训练，所述训练数据通过所述训练模拟网络进行前向传播，计算输出结果； 基于损失函数评估所述输出结果与目标值之间的差异，通过优化器更新所述权重，至到所得到的所述权重在范围[0,1]内，所述权重为0时，花青素浓度为0，所述权重为1时，花青素浓度为最高值； 将所述待识别任务的权重矩阵写入所述单层光致变色螺吡喃薄膜，具体包括： 利用紫外投影设备模拟待识别任务的权重信号，将所述权重信号以空间光的形式通过微透镜阵列进行信号分割，分割后的信号投影在所述单层光致变色螺吡喃薄膜上。

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