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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法及装置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：CN119962593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510109491.1，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法及装置是由叶武剑;刘斌;刘怡俊设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法、装置、终端及介质，本申请提供的方案基于Spikformer模型中的脉冲自注意力SpikingSelfAttentionSSA单元，将设计的时间处理单元TemporalProcessingUnitTPU引入SSA单元，构成Spatio‑TemporalSelf‑AttentionSTSA。TPU将当前t时刻的脉冲特征与上一时刻t‑1的脉冲特征进行处理，对t‑1脉冲特征进行空洞卷积处理，以增大对空间特征捕获能力，将不同时间步的脉冲特征信息进行融合，从而实现跨时间步脉冲数据特征的信息交互。在STSA中带有时间特征信息再进行空间注意力交互，实现时空上的注意力交互，实现了脉冲注意力在时空维度的建模，提升了脉冲神经网络在处理具有时间特征数据时的性能。

本发明授权一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脉冲transformer自注意力时间域交互增强方法，其特征在于，包括： 基于Spikformer模型中的SSA单元，获取输入到所述SSA单元的脉冲特征参数； 根据t时刻的脉冲特征参数与t-1时刻的脉冲特征参数，对所述t-1时刻进行空洞卷积处理，再将处理后的t-1时刻的脉冲特征参数与t时刻的脉冲特征参数进行加权融合，再经过脉冲神经元层重新映射回脉冲特征，得到融合后的脉冲特征参数； 将所述加权融合后的特征参数输入脉冲神经元层重新映射为脉冲特征，以在经过所述脉冲神经元层的处理后输出至所述脉冲transformer模型中的空间自注意力运算单元； 其中，所述脉冲特征参数包括：脉冲神经元电流值的Query特征分量、Key特征分量和Value特征分量； 根据t时刻的脉冲特征参数与t-1时刻的脉冲特征参数，对所述t-1时刻进行空洞卷积处理，再将处理后的t-1时刻与所述t时刻进行脉冲特征参数加权融合，得到融合后的脉冲特征参数具体包括： 根据t时刻的脉冲特征参数与t-1时刻的脉冲特征参数，提取所述t时刻与所述t-1时刻的Query特征分量、Value特征分量； 按照不同的特征分量类型，分别对所述t-1时刻的Query特征分量和Value特征分量进行空洞卷积处理，将处理后的t-1时刻的特征分量与所述t时刻中同类的特征分量进行特征分量的加权融合，再经过脉冲神经元层重新映射回脉冲特征，得到融合后的Query特征分量和Value特征分量； 所述将处理后的t-1时刻与所述t时刻进行脉冲特征参数融合，得到融合后的脉冲特征参数具体包括： 通过element-wise加法逻辑，将处理后的t-1时刻与所述t时刻进行脉冲特征参数加权融合，得到融合后的脉冲特征参数。

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