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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利全加法脉冲自注意力Transformer的分类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：CN117315436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311220635.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权全加法脉冲自注意力Transformer的分类方法是由李国齐;徐波;姚满;黄彦彬设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本全加法脉冲自注意力Transformer的分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种全加法脉冲自注意力Transformer的分类方法，包括：获取待分类的图像；基于分类模型的预处理模块，对图像进行特征提取，得到基本特征图，对基本特征图进行相对位置编码，得到位置编码结果；基于分类模型的块混合模块，对位置编码结果进行脉冲序列转化，得到脉冲特征图，并在块维度上对脉冲特征图的第一脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，得到膜电位特征图；基于分类模型的通道混合模块，在通道维度上对膜电位特征图的第二脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，得到输出膜电位；基于分类模型的解码分类模块，应用输出膜电位进行图像分类。本发明提供的方法，可以在降低图像分类处理功耗的同时，保证图像分类处理的准确率。

本发明授权全加法脉冲自注意力Transformer的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种全加法脉冲自注意力Transformer的分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类的图像； 基于分类模型的预处理模块，对所述图像进行特征提取，得到基本特征图，并对所述基本特征图进行相对位置编码，得到所述图像的位置编码结果； 基于所述分类模型的块混合模块，对所述位置编码结果进行脉冲序列转化，得到脉冲特征图，提取所述脉冲特征图的第一脉冲矩阵，并在块维度上对所述第一脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，得到所述图像的膜电位特征图； 基于所述分类模型的通道混合模块，提取所述膜电位特征图的第二脉冲矩阵，并在通道维度上对所述第二脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，得到所述图像的输出膜电位； 基于所述分类模型的解码分类模块，应用所述输出膜电位进行图像分类，得到所述图像的图像类别； 其中，所述第一脉冲矩阵包括查询矩阵Q1、键矩阵K1和值矩阵V1，所述在块维度上对所述第一脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，包括： 对所述键矩阵K1和所述值矩阵V1进行逐元素掩码运算，得到第一运算结果； 将所述第一运算结果按列求和，得到第一求和结果； 对所述第一求和结果进行脉冲序列转化，得到第一脉冲序列； 对所述查询矩阵Q1和所述第一脉冲序列进行逐行掩码运算，得到第一脉冲输出，所述第一脉冲输出用于确定所述膜电位特征图； 所述第二脉冲矩阵包括查询矩阵Q2、键矩阵K2和值矩阵V2，所述在通道维度上对所述第二脉冲矩阵进行脉冲驱动自注意力运算，包括： 对所述矩阵和所述矩阵进行逐元素掩码运算，得到第二运算结果； 将所述第二运算结果按列求和，得到第二求和结果； 对所述第二求和结果进行脉冲序列转化，得到第二脉冲序列； 对所述矩阵和所述第二脉冲序列进行逐行掩码运算，得到第二脉冲输出，所述第二脉冲输出经转置后用于确定所述输出膜电位； 所述矩阵、矩阵和矩阵分别为所述查询矩阵Q2、键矩阵K2和值矩阵V2的转置。

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