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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种多层脉冲神经网络构建及训练方法、装置及电子设备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：CN117114060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311018327.7，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种多层脉冲神经网络构建及训练方法、装置及电子设备是由曹卫华;张哲益;毕乐宇;吴敏设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层脉冲神经网络构建及训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种多层脉冲神经网络构建及训练方法、装置和电子设备，在LIF模型的迭代形式中引入自适应脉冲发放机制，即迭代自适应漏积分点火IterativeAdaptiveLeakyIntegrate‑and‑Fire,IALIF脉冲神经元模型，来对其脉冲发放进行控制，减少脉冲发放频率，以用于构建多层脉冲神经网络，提高网络的计算效率；并且在多层脉冲神经网络的输出层提出最大膜电压解码机制来解码网络的输出；针对多层脉冲神经网络的训练问题，在反向传播算法的基础上提出了时空反向传播SpatialTemporalBackPropagation,STBP学习算法，并利用代理梯度函数来解决训练过程中的不可微问题。

本发明授权一种多层脉冲神经网络构建及训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多层脉冲神经网络构建及训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 在LIF模型迭代形式的基础上引入自适应脉冲发放机制，形成IALIF脉冲神经元模型，构建多层脉冲神经网络； 使用最大膜电压解码方法对多层脉冲神经网络的输出进行解码； 使用STBP学习算法对多层脉冲神经网络进行训练，获得训练好的多层脉冲神经网络，用于实现对多种视觉识别任务的图像识别； 所述在LIF模型迭代形式的基础上引入自适应脉冲发放机制，形成IALIF脉冲神经元模型，构建多层脉冲神经网络的步骤，包括： LIF模型将生物神经元抽象为一个电阻-电容并联电路，并采用一阶线性微分方程描述神经元膜电压的动态变化，即 其中，为神经元膜电压，为时间，为膜电阻，为膜电容，表示外部输入电流； 将LIF模型转化为迭代形式，转换后的神经元膜电压表示为 其中，为多层脉冲神经网络第层的第个神经元在离散时间时的膜电压；表示脉冲神经元的记忆及重置特性；为膜电压衰减系数，代表膜电压在时间域的累积，是从到的时间步长，是膜电压的时间常数；表示第层的第个神经元在时刻发放的脉冲，当神经元发放脉冲时，，此时为零，并且膜电压重置；否则，膜电压按衰减；表示输入电流对膜电压的影响，为输入增强因子，为神经元模型的时间常数；是第层第个神经元的触发阈值偏差； 在多层脉冲神经网络中，突触前神经元发放脉冲而产生的突触后神经元输入电流在空间域中不断累加；同时由于突触的记忆特性，突触后神经元输入电流在时间域上累积，输入电流表示为 其中，为输入电流的衰减系数，为网络第层的神经元数量，为网络第层的第个突触前神经元和第层的第个突触后神经元之间的突触权重，为网络第层在时刻的输入电流，为网络第层第个神经元在时刻发放的脉冲； 网络第层的第个脉冲神经元在时刻的输出脉冲表示为 其中，是输出激活函数，即 其中，和分别为触发阈值和膜电压； 在迭代LIF模型中引入自适应脉冲发放机制，实现脉冲频率自适应，构建多层脉冲神经网络模型；自适应脉冲发放机制表示为 此时的为自适应触发阈值，为的衰减系数，为的时间常数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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