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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片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：CN116562350B 。

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：202310619311.5，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片是由石匆;何俊贤;王腾霄;王海冰;高灏然;张靖雅设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片，芯片采用层类型可配置的多核架构，总体由全局控制器、数个级联的脉冲卷积核、层间共享学习引擎以及输出脉冲解码器四个部分组成。全局控制器主要负责处理器内部与外界数据的传输、交互与控制。脉冲卷积处理核是处理器的核心模块，其依次相连，后一个处理核接收前一个处理核输出的脉冲数据。当某一网络层处于学习状态时，该网络层会调用层间共享学习引擎模块完成片上学习。输出脉冲解码器通过对输出的AER数据进行解码，从而实现分类功能，并将结果向外输出。本发明能够实现全脉冲HMAX模型的高效片上学习与推理，解决了现有边缘端类脑芯片识别率较低、性能不足、能效较差的问题。

本发明授权基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片在权利要求书中公布了：1.一种基于全脉冲HMAX模型的多层卷积类脑芯片，其特征在于：多层卷积类脑芯片集成有全脉冲HMAX模型，该全脉冲HMAX模型包括输入层、卷积层S1、池化层C1、卷积层S2、池化层C2和全连接层FC；各层均由多个神经元组成，所述神经元采用仅能发射一次脉冲的神经元，且全脉冲HMAX模型的所有神经元在学习和推理时均只能发射一次脉冲； 所述多层卷积类脑芯片采用层类型能配置的多核架构，该多核架构包括全局控制器、多个脉冲卷积核、层间共享学习引擎和输出脉冲解码器； 所述全局控制器分别与各脉冲卷积核、层间共享学习引擎和输出脉冲解码器连接；多个脉冲卷积核依次相连，且位于最后的一个脉冲卷积核与输出脉冲解码器连接，各脉冲卷积核还分别与层间共享学习引擎连接； 所述全局控制器用于负责多层卷积类脑芯片与外界数据的传输、交互与控制； 所述脉冲卷积核用于负责实现一个卷积层与池化层的组合，或者全连接层的运算； 所述输出脉冲解码器通过对输出的AER数据进行解码，从而实现分类功能，并将结果向外输出。

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