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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码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：CN120146125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510340927.8，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码方法是由董剑;韩铭;吴晋;王野设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码方法在说明书摘要公布了：一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码方法，属于神经网络处理器技术领域。为解决减少脉冲数量的同时降低SNN的整体精度损失，本发明包括对待设计的脉冲神经网络加速器，计算脉冲神经网络加速器的输入神经元接收脉冲的发射时间，用于对输入数据进行处理转换为时序脉冲序列；对待设计的脉冲神经网络加速器，提取平均脉冲率；构建近似时间编码的自适应配置方法，计算近似时间窗口；对待设计的脉冲神经网络加速器进行突触剪枝，然后基于近似时间窗口调节脉冲神经网络加速器中的神经元，完成调节后等待进入新的神经元的时间窗口。本发明可以在降低更多能耗的同时，产生更少的精度损失。

本发明授权一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码方法在权利要求书中公布了：1.一种面向浅层脉冲神经网络加速器的近似时间编码方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.对待设计的脉冲神经网络加速器，计算脉冲神经网络加速器的输入神经元接收脉冲的发射时间，用于对输入数据进行处理转换为时序脉冲序列； 步骤S1的具体实现方法为在CPU中将输入数据转化为时序脉冲序列，脉冲神经网络加速器的输入神经元接收脉冲的发射时间tin的计算公式为： tin＝fp＝pmax-ppmax*Tw1 其中，p为输入图像的像素值，pmax为输入图像中像素的最大值，Tw为SNN加速器的神经元时间窗口； S2.对待设计的脉冲神经网络加速器，提取平均脉冲率； 步骤S2中将待设计的脉冲神经网络加速器基于开源的Pytorch框架构成的软件平台进行运行，输入步骤S1所得到的脉冲神经网络加速器的输入神经元接收脉冲的发射时间tin作为输入脉冲，得到SNN的平均脉冲率 S3.基于步骤S2得到的平均脉冲率，构建近似时间编码的自适应配置方法，计算近似时间窗口Tap； 步骤S3的具体实现方法包括如下步骤： S3.1.对于浅层脉冲神经网络采用线性公式拟合神经元行为，构建采用时间编码的SNN内部传递的信息的脉冲时间的计算公式为： tfx＝Tw-11-x2 其中，tfx代表在时间窗口内发脉冲的时刻的数值，x是神经元的脉冲密度； S3.2.设置神经元的脉冲密度x为脉冲率与SNN加速器的神经元时间窗口Tw的乘积，然后计算神经元在时间窗口末端发脉冲的概率P0，计算公式为： 将P0作为时间窗口空闲的概率，通过将P0与SNN加速器的神经元时间窗口Tw相乘得到SNN加速器的神经元时间窗口的变化量ΔTw，计算公式为： S3.3.利用ΔTw计算得到近似时间窗口Tap，计算公式为： Tap＝Tw-ΔTw,ΔTw≤0.5Tw；5 S4.对待设计的脉冲神经网络加速器进行突触剪枝，然后基于步骤S3得到的近似时间窗口调节脉冲神经网络加速器中的神经元，完成调节后等待进入新的神经元的时间窗口。

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