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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种神经网络的设计方法以及相关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：CN115271054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210682442.3，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种神经网络的设计方法以及相关装置是由杨卫涛;李培;贺朝会;吴龙胜;王斌设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络的设计方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络的设计方法以及相关装置，神经网络的设计方法包括：从初始神经网络的比特流文件中获取必要位数据，得到必要位数据集合；所述必要位数据为影响所述初始神经网络性能的配置存储器数据；将所述必要位数据集合中每一所述必要位数据进行翻转，得到更新必要位数据，并基于所述更新必要位数据得到更新比特流文件；基于所述更新比特流文件得到最终神经网络。该方法设计的神经网络的准确性高。

本发明授权一种神经网络的设计方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的设计方法，神经网络运行于SRAM型FPGA上，其特征在于，包括： 从初始神经网络的比特流文件中获取必要位数据，得到必要位数据集合；所述必要位数据为影响所述初始神经网络性能的配置存储器数据，将该必要位数据所在的位置认为是故障注入位置； 将所述必要位数据集合中每一所述必要位数据进行翻转，得到更新必要位数据，并基于所述更新必要位数据得到更新比特流文件； 基于所述更新比特流文件得到最终神经网络，实现了对SRAM型FPGA配置存储器单粒子翻转的精细化分类； 其中，将所述必要位数据集合中每一所述必要位数据进行翻转，得到更新必要位数据，并基于所述更新必要位数据得到更新比特流文件，基于所述更新比特流文件得到最终神经网络，包括： 将所述必要位数据集合中第1个所述必要位数据进行翻转，得到第1个更新必要位数据；利用所述第1个更新必要位数据替换所述第1个所述必要位数据，得到第1个更新比特流文件；将所述必要位数据集合中第N个所述必要位数据进行翻转，得到第N个更新必要位数据；其中，N大于等于1，且小于等于所述比特流文件的总位数；利用所述第N个更新必要位数据替换所述第N个所述必要位数据，得到第N个更新比特流文件；如果初始神经网络中具有N个必要位数据，则分别对N个必要位数据进行翻转，并分别生成子神经网络，子神经网络的数量为N；在得到N个子神经网络后，分别运行N个所述子神经网络，并获得N个所述子神经网络的准确度；确定初始神经网络的准确度，将N个所述子神经网络的准确度与所述初始神经网络的准确度进行比较，确定准确度大于或等于所述初始神经网络的准确度的子神经网络作为选中子神经网络；记录所述选中子神经网络中的更新必要位数据，利用所述选中子神经网络中的更新必要位数据对所述初始神经网络的比特流文件中对应的必要位数据进行替换，得到最终比特流文件；基于所述最终比特流文件得到所述最终神经网络。

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