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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类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：CN121074527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511614437.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类方法是由林芃;叶宇轩;陈鹏;潘纲设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类方法，包括以下步骤：1将多层Hopfield网络中的神经元单元替换为脉冲神经元，得到多层脉冲Hopfield网络；2将多层脉冲Hopfield网络局部梯度计算公式的神经元状态向量改用为脉冲神经元发放频率；3获取图像训练集，对多层脉冲Hopfield网络进行训练的过程中，添加雅可比矩阵谱范数正则项约束；4将待分类的图像输入训练好的多层脉冲Hopfield网络，第一层网络进行图像脉冲化处理，在最后一层统计网络神经元的脉冲发放计数进行图像分类。利用本发明，可以提升多层脉冲Hopfield网络的图像分类准确率。

本发明授权一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谱范数正则的多层脉冲Hopfield网络图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将多层Hopfield网络中的神经元单元替换为脉冲神经元，得到多层脉冲Hopfield网络； 2将多层脉冲Hopfield网络局部梯度计算公式的神经元状态向量改用为脉冲神经元发放频率； 3获取图像训练集，对多层脉冲Hopfield网络进行训练的过程中，添加雅可比矩阵谱范数正则项约束；具体过程为： 3-1利用梯度计算公式计算并记录各层权重矩阵梯度； 3-2对每个样本计算梯度传播路径中的雅可比矩阵，分为FC层雅可比矩阵与卷积层雅可比矩阵； 3-3得到雅可比矩阵后，对雅可比矩阵进行奇异值分解计算得到谱范数以及左右奇异向量，再通过左右奇异向量计算雅可比矩阵的谱范数对权重矩阵的梯度，进一步计算雅可比矩阵的谱范数正则项梯度； 3-4将雅可比矩阵的谱范数正则项梯度与权重矩阵梯度相加，共同使用优化器优化权重矩阵分布，实现谱范数约束的多层脉冲Hopfield网络训练； 4将待分类的图像输入训练好的多层脉冲Hopfield网络，第一层网络进行图像脉冲化处理，在最后一层统计网络神经元的脉冲发放计数进行图像分类。

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