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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的图像分类方法和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：CN115496947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211159950.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于脉冲神经网络的图像分类方法和装置是由李翠霞;尚智泉;师丽;刘成明;张淑艳;高文龙;关钰银;王俊海;李丝毫设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的图像分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于脉冲神经网络的图像分类方法和装置，所述方法包括：获取待处理图像的图像信息；将所述图像信息输入目标脉冲神经网络的神经元模型进行处理，得到处理结果；所述目标脉冲神经网络的神经元模型是将人工神经网络的神经元模型的权重和偏置参数转换到预设脉冲神经网络的神经元模型中，并使用训练集进行训练得到的；所述预设脉冲神经网络与所述人工神经网络具有相同的网络结构；根据所述处理结果，对所述图像进行分类，得到分类结果；本发明的方案提高了通过转换得到的脉冲神经网络在低时间步长下图像分类的性能。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的图像分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待处理图像的图像信息； 将所述图像信息输入目标脉冲神经网络的神经元模型进行处理，得到处理结果；所述目标脉冲神经网络的神经元模型是将人工神经网络的神经元模型的权重和偏置参数转换到预设脉冲神经网络的神经元模型中，并使用训练集进行训练得到的；所述预设脉冲神经网络与所述人工神经网络具有相同的网络结构； 根据所述处理结果，对所述图像进行分类，得到分类结果； 其中，所述目标脉冲神经网络的神经元模型的训练过程，包括： 获取所述人工神经网络的神经元模型和预设脉冲神经网络的神经元模型；其中，所述人工神经网络的神经元模型的第l层的输出为：；其中，表示人工神经网络的神经元模型所使用的激活函数，表示第层的输入，表示第层的输入，表示所述人工神经网络的神经元模型的第l层的权重，表示所述人工神经网络的神经元模型的第l层的偏置； 确定所述预设脉冲神经网络的第l层第t时刻的输入的第一膜电位变化方程为；其中，是第l层第t时刻的临时膜电位，是第l层第t-1时刻的膜电位，是第l层第t时刻的脉冲输入； 根据脉冲发放机制，确定所述预设脉冲神经网络的神经元模型的膜电位变化方程； 根据所述膜电位变化方程，使用训练集进行训练； 其中，根据脉冲发放机制，确定预设脉冲神经网络的神经元模型的膜电位变化方程，包括： 根据脉冲发放机制，确定预设脉冲神经网络的神经元模型在第t时刻的第二膜电位变化方程为； 其中，表示预设脉冲神经网络的神经元模型在第l层第t时刻的膜电位，表示预设脉冲神经网络的神经元模型的第l层第t时刻的脉冲输入，表示预设脉冲神经网络的神经元模型的第l层的神经元阈值，是分段函数，用于判断是否发放脉冲，描述为；如果的值大于，则值为1，表示发放脉冲；否则，值为0，表示不发放脉冲； 对所述预设脉冲神经网络的神经元模型在第t时刻的膜电位进行递归处理，得到第T时刻的第三膜电位变化方程为； 其中，表示预设脉冲神经网络的神经元模型的第l层第0时刻的膜电位，表示预设脉冲神经网络的神经元模型的第l层第T时刻的膜电位，表示预设脉冲神经网络的神经元模型的第l层的脉冲序列输出。

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