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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统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：CN115908896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211337231.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统是由杨旭;李煜东;雷云霖;陈耀宇设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统在说明书摘要公布了：基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统，包括：编码模块、注意力模块、解码模块。编码模块由卷积编码层和位置编码构成，接收输入图片序列生成包含输入图片序列特征信息的脉冲序列。注意力模块由多层自注意力块组成，接收脉冲序列序列，分别经过时间和空间自注意力操作的处理，输出时空特征更丰富的脉冲序列。解码模块接收脉冲序列，通过序列池化压缩提取到最终的特征向量并送入分类头，得到图片识别结果。本发明构建了一种新型的基于脉冲神经网络用于图片识别的架构，并在图片识别任务上达到了在脉冲神经网络中截至目前业界最先进的效果。

本发明授权基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统在权利要求书中公布了：1.基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统，其特征在于，包括： 编码模块，经过一层卷积编码层将输入的图片序列转化为脉冲序列，再加入可学习的位置编码，得到带有时空信息的图片脉冲序列； 注意力模块，由若干层多头自注意力块堆叠而成，每层多头自注意力块由层归一化、时间多头注意力机制、空间多头注意力机制和多层感知器四个模块构成；所述层归一化将所述带有时空信息的图片脉冲序列进行归一化处理，稳定网络的学习过程；所述时间多头注意力机制进行时间维度上特征的抽取，所述空间多头注意力机制对空间维度上特征进行抽取，所述多层感知器为网络增加非线性因素，增强网络的表征能力； 解码模块，接收经过注意力模块处理后的脉冲序列，通过序列池化得到最终的特征向量，最后送入全连接头进行图片识别； 其中，所述卷积编码层和注意力模块中的脉冲神经元使用膜电位表示状态，使用常微分方程更新状态，方程参数为具有非线性时变特性的神经元内参数，脉冲神经元状态由当前状态和输入突触的影响共同更新，脉冲神经元本身的实时膜电位随时间推移有向静息电位恢复的趋势； 采用模拟梯度函数替代反向传播时脉冲神经元的激发函数在计算图中的位置，模拟梯度函数公式为： 求导后导数为： α为人为指定的超参数，用于控制模拟梯度函数的坡度。

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