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龙图腾网获悉华北理工大学申请的专利一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错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：CN116911351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310724111.6，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错方法是由李莹琦;王宇;孙建军;崔东艳;孙晓川设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错方法在说明书摘要公布了：本发明基于储备池神经元状态的确定性DET，提出了一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错方法。DET是从递归图RP中获得的参数之一，RP包括许多信号特征，而这些特征难以被其它工具提取出来。由于神经元的确定性会在特定条件下变化，因此，该指标被用作储备池神经元故障的检测标准。具体地，在故障神经元的检测阶段，通过公式计算训练后的ESN中每个储备池神经元的DET，当某个神经元的DET低于阈值时，可将该神经元视为故障神经元，并记录此故障神经元的位置，实现故障神经元的检测。在容错阶段，将该神经元的输出权值置为零，使其退出当前的计算任务，进而实现储备池的容错计算。最终，通过此方法可构建一个具备实时容错功能的高可靠性ESN。

本发明授权一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于递归图的储备池神经元故障检测及容错方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化ESN模型，并利用训练数据驱动储备池，进一步通过伪逆算法训练输出权重，以此得到一个已完成训练的ESN模型； S2、在故障神经元的检测阶段，首先记录已完成训练的ESN在执行预测任务时每个储备池神经元的状态，并将其保存到状态矩阵X中；随后，将X中每个神经元的状态向量平均分成n个等长窗口；对于每个窗口中的状态向量，利用最佳的时间延迟τ和嵌入维度m重构每个窗口的状态向量，计算每个窗口中状态向量的递归矩阵R；最后，基于R计算每个窗口的DET； S3、设定阈值δ和σ，当第i个神经元的状态向量xi被平分为n个窗口后，其n个DET的值小于δ的数量超过预定义的阈值σ时，则此神经元被视为故障神经元； S4、在容错阶段，首先利用步骤S3遍历储备池中的所有神经元并记录故障神经元的位置，随后，对每个故障神经元的输出连接执行置零操作以容忍故障神经元；然后利用训练数据重新驱动储层，获得储层状态矩阵X，从X删除故障神经元的状态并将剩余状态保存到X*，通过X*重训练故障神经元之外的输出权重以将ESN的性能从故障中恢复； S5、排除故障神经元后，将恢复性能后的ESN继续用于预测任务。

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