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龙图腾网获悉北京亦庄智能城市研究院集团有限公司申请的专利神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及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：CN120996129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511508894.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统是由刘元设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统，涉及神经网络技术领域，包括通过计算权重分布熵值和激活值分布熵值，构建神经元重要性评估指标，结合量化误差数据生成层间误差传播评估矩阵确定位宽配置方案，并基于目标设备计算负载进行差异化资源分配，最终实现神经网络在保证性能的前提下的高效压缩与部署，有效降低计算资源消耗并提高推理速度。

本发明授权神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.神经网络的量化压缩与算力自适应优化方法，其特征在于，包括： 获取预训练的神经网络，所述神经网络包含多个卷积层和全连接层； 对所述神经网络中每个卷积层和全连接层计算权重分布熵值和激活值分布熵值，基于所述权重分布熵值和激活值分布熵值构建神经元的重要性评估指标，所述重要性评估指标表征神经元的信息流通量和层间依赖程度，具体包括：获取所述神经网络中每个卷积层和全连接层的权重数据和激活值数据，分别离散化得到权重概率密度分布、激活值概率密度分布，并计算对应的熵值；对神经元的输入输出特征进行相似度分析，识别具有相似响应模式的神经元群组；计算所述神经元群组内部的分布差异度和群组间的分布差异度，根据差异度大小确定各神经元对网络功能的贡献比重；基于所述贡献比重，对每个神经元群组分配对应的第一平衡因子和第二平衡因子；将权重分布熵值与第一平衡因子的乘积和激活值分布熵值与第二平衡因子的乘积通过非线性映射函数组合，得到层级信息流通量；计算所述神经网络中相邻层之间的互信息；将所述层级信息流通量与所述互信息加 权组合得到神经元的重要性评估指标；基于网络输出误差对所述重要性评估指标进行多批次验证，当指标波动小于预设波动阈值时确定最终的重要性评估指标；对所述卷积层和全连接层进行不同位宽的量化测试得到量化误差数据；将所述量化误差数据与所述重要性评估指标进行加权组合，生成层间误差传播评估矩阵，基于所述层间误差传播评估矩阵确定位宽配置方案； 获取目标设备的计算负载数据；基于所述计算负载数据和所述位宽配置方案对网络层进行计算单元映射和存储策略的差异化分配； 根据所述神经网络的性能参数调整所述重要性评估指标，直至所述性能参数满足预设优化目标，生成优化后的神经网络。

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