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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于动态神经元的开放环境模式识别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：CN115587323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211131410.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于动态神经元的开放环境模式识别方法是由谢海斌;丁智勇;李鹏;庄东晔;彭耀仟;丁语嫣;江川设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态神经元的开放环境模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动态神经元的开放环境模式识别方法，步骤包括：将结构发育型神经网络进行初始化配置并设置信息饱和度的属性，构建形成所需的结构发育型神经网络模型；获取待识别图像或文本数据流输入至结构发育型神经网络模型中进行学习以及分类，输出分类结果，其中结构发育型神经网络在结构发育与参数调整时，根据获胜神经元的信息饱和度调控神经元参数以及分裂时机，并不断调整竞争获胜神经元的信息饱和度，当神经元的信息饱和度达到预设饱和阈值时分裂出新的神经元。本发明能够提高竞争型神经网络的可塑性与稳定性，以适用于对非稳态数据流实现精准、可靠的学习分类。

本发明授权基于动态神经元的开放环境模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态神经元的开放环境模式识别方法，其特征在于，步骤包括： 将结构发育型神经网络进行初始化配置并为其中的神经元设置信息饱和度的属性，构建形成所需的结构发育型神经网络模型； 获取待识别图像或文本数据流输入至所述结构发育型神经网络模型中进行学习以及分类，输出分类结果，其中所述结构发育型神经网络在结构发育与参数调整时，根据获胜神经元的信息饱和度调控神经元参数以及分裂时机，并不断调整竞争获胜神经元的信息饱和度，所述信息饱和度根据神经元获胜频次以及信息承载量计算得到，当神经元的所述信息饱和度达到预设饱和阈值时分裂出新的神经元； 所述结构发育型神经网络包括输入层和竞争层，所述输入层用于传递样本特征，所述竞争层接收到所述输入层传入的样本特征后，进行神经元的覆盖域检测，即只有覆盖输入样本的局部神经元发生响应；进入竞争学习阶段时，即发生响应的神经元之间相互竞争，激活响应值最大的神经元，即得到获胜神经元，更新获胜神经元的所述信息饱和度，如果所述信息饱和度未达到饱和，则将对应神经元进行中心矢量的调整，输出获胜神经元的索引；如果所述信息饱和度达到饱和，则对应神经元分裂生成新的神经元，输出新神经元的索引；根据网络的输出、对应神经元所在的聚类数层数以及聚类层参数给当前输入样本附上标签，完成聚类。

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