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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质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：CN119990224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510062035.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质是由李新德;余乐;张鹏飞设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质，包括选择神经网络模型并定义其超参数，获取图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集，以形成序列任务；基于训练集中第一个任务数据来训练神经网络模型；基于验证集中第一个任务数据来测试训练好的神经网络模型；从宽度和深度方向上对神经网络模型进行自发育生长，增大神经网络模型的规模；重复上述训练和测试过程，并判断是否需要进一步增大神经网络模型规模，若停止增长，则获取模型基于测试集中任务数据的分类精度；重复上述过程，直到测试集上所有任务数据都测试完成。本发明通过在训练过程中动态调整神经网络模型的规模，并生长新的神经元以应对不断变化的任务和环境，从而推动神经网络在图像分类任务中的智能发展及其在实际应用。

本发明授权一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种DNA损伤修复机制启发的自发育神经网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：初始化神经网络模型的参数权重，定义神经网络模型最大增长次数N、性能提升阈值、模型学习率、模型训练轮数Epoch、每个任务的学习类别数； S2：获取包含图像分类标签的图像数据集，并基于值，将图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，以形成序列任务； S3：基于训练集中第一个任务数据和S1中定义的学习率、模型训练轮数Epoch，来训练神经网络模型； S4：基于验证集中第一个任务数据，测试S3中训练好的神经网络模型，得到模型在该任务数据上的分类精度； S5：从宽度和深度方向上对S1中定义的神经网络模型进行自发育生长，增大神经网络模型的规模；所述神经网络模型进行自发育生长，优先在宽度方向上生长，再在深度方向上生长；宽度方向上生长是在神经网络模型的倒数第二层增加新的神经元数量或者增加新的卷积核通道数，深度方向上生长是在神经网络模型的倒数第二层插入新的Linear层或者卷积层； S6：重复S3和S4，得到新的模型在任务数据上的分类精度，若，则重复S3-S5继续增大神经网络模型规模；若且神经网络模型在深度方向生长次数大于定义的最大增长次数N，则停止神经网络模型在当前任务上的增长，并基于测试集的第一个任务数据进行测试，得到模型在该任务数据上分类精度T1； S7：基于训练集的第二个任务数据，重复S3-S6，得到模型在该任务数据上的分类精度T2； S8：重复S7，直到测试完所有任务的图像分类，得到自发育生长后神经网络模型在测试集上的所有分类精度，基于分类精度对自发育生长后神经网络模型的性能进行评估。

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