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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法和装置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：CN114186674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202111335291.6，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法和装置是由黄铁军;张祎晨;杜凯;马雷设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：计算代价函数，并基于代价函数构建对应的划分模型；根据划分模型，对树结构进行划分，得到各个分支子树；将各个分支子树分别分配至对应的计算单元进行并行仿真计算处理，得到仿真结果；以及将仿真结果推送至目标用户终端设备上进行展示。采用本申请实施例的仿真方法，由于引入了基于代价函数构建的划分模型，根据划分模型，对树结构进行划分，得到各个分支子树；并将各个分支子树分别分配至对应的计算单元进行并行仿真计算处理，得到仿真结果；本发明的仿真方法，充分利用并行计算架构进行仿真计算，极大地提高了仿真计算处理的处理效率。

本发明授权一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 根据待计算的精细神经元模型，构建生物神经元计算对应的树结构；以细胞体作为根节点，将计算时具有前后依赖关系的节点构成父子节点，依次构建形成对应的树结构； 计算代价函数，并基于所述代价函数构建对应的划分模型； 根据所述划分模型，对所述树结构进行划分，得到各个分支子树；不同所述分支子树之间计算互相不存在依赖关系，允许并行进行计算； 将各个分支子树分别分配至对应的计算单元进行并行仿真计算处理，得到仿真结果，将所述仿真结果推送至目标用户终端设备上进行展示； 其中，所述基于所述代价函数构建对应的划分模型包括：使用启发式搜索的方式寻找一种划分，使得划分结果在符合第二预设条件的前提下最小化所述代价函数的数值；所述第二预设条件包括：基于初始划分模型所得的所述划分模型对所述树结构进行划分所得的各个分支子树之间均不存在交集； 在所述根据所述划分模型，对所述树结构进行划分，得到对应的各个分支子树之后，所述方法还包括：根据第一预设条件，对各个分支子树进行优化，得到优化后的各个分支子树； 在所述根据第一预设条件，对各个分支子树进行优化，得到优化后的各个分支子树之前，所述方法还包括：读取所述第一预设条件，所述第一预设条件包括：在三角化处理过程中，当且仅当各个分支子树均完成对应的计算处理过程之后，才能进行根子树的计算处理过程；以及在回代处理过程中，在完成所述根子树的计算处理过程之后，才能进行各个分支子树的计算处理过程。

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