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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);烟台大学申请的专利一种星载处理神经网络轻量化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：CN120911526B 。

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：202511455824.2，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种星载处理神经网络轻量化系统是由陈波;孟欣;陈略;王海鹏;贾舒宜;隋晨红;张亚民;刘健设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种星载处理神经网络轻量化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种星载处理神经网络轻量化系统，所述系统安装有计算机程序，所述程序用于执行以实现包括如下步骤的方法：S1、通过分析星载神经网络模型的网络结构，得到用于衡量神经网络模型冗余程度的指标；S2、基于各个指标之间的相互关系，综合考虑冗余部分的包含性与互补性，构建整体神经网络的综合冗余度指标；S3、根据综合冗余度融合模型对神经网络进行动态轻量化；将轻量化后的神经网络模型上注卫星，以在星载场景下执行在轨AI推理任务。本发明能够实现多层次冗余指标构建与融合机制，从而定量分析神经网络中存在冗余的程度，评估模型的轻量化潜力，从而实现星载神经网络轻量化，有利于神经网络在资源受限的星载环境中进行推理应用。

本发明授权一种星载处理神经网络轻量化系统在权利要求书中公布了：1.用于星载平台冗余度动态优化的神经网络轻量化系统，其特征在于，所述系统安装有计算机程序和基于冗余剖析的自动化模型压缩引擎，所述计算机程序用于执行以实现包括如下步骤的方法： S1、在算力受限的边缘设备部署场景下，系统在地面站接收多个候选星载神经网络模型，并自动对每个候选星载神经网络模型执行多维冗余度剖析，通过分析星载神经网络模型的网络结构，得到用于衡量神经网络模型冗余程度的冗余度量化指标；所述冗余度量化指标包括层级冗余度、通道冗余度、卷积核冗余度； S2、基于冗余度量化指标之间的相互关系，综合考虑冗余部分的包含性与互补性，构建整体神经网络的综合冗余度融合模型； S3、所述自动化模型压缩引擎自动匹配并执行压缩操作，根据综合冗余度融合模型对神经网络模型进行动态轻量化；其中，压缩过程约束模型精度损失在预设阈值内； S4、将轻量化后的神经网络模型通过星地链路上注卫星，卫星接收后自动加载并替换星载平台上的旧神经网络模型，以缩短选型与部署周期、降低边缘设备的存储需求和计算负载、并在星载场景下执行在轨AI推理任务； 其中，步骤S1具体包括如下步骤： S11、基于各层级输出特征图的相似性，得到所述层级冗余度； S12、基于全连接层通道权重的分布稀疏性，得到所述通道冗余度； S13、基于卷积核的平均梯度幅度，得到所述卷积核冗余度； 步骤S11具体包括如下步骤： S111、对所述特征图进行核矩阵映射以消除尺寸差异； S112、通过中心化核对齐方法计算核矩阵的相似度值； S113、将所述相似度值进行归一化处理，得到中心化核对齐指标； S114、将所述中心化核对齐指标放入双曲正切函数进行缩放，得到所述层级冗余度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);烟台大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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