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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局申请的专利一种神经网络量化部署方法、系统、设备和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：CN116502672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310508185.6，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种神经网络量化部署方法、系统、设备和介质是由谭海傲;陆林;何勇;原瀚杰;陈亮;赵健;欧祖宏;吴龙杰;徐杞斌;夏国飞;姜天杭;董承熙;罗建斌;程昭荣;张雨;苏杰锋;何重吉;覃平俊设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络量化部署方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络量化部署方法、系统、设备和介质，通过获取输电线路绝缘子缺陷数据集，采用输电线路绝缘子缺陷数据集对预设神经网络模型进行数据集配置，生成初始神经网络模型。将初始神经网络模型中的长短期记忆网络层进行分解，生成中间神经网络模型。采用中间神经网络模型和输电线路绝缘子缺陷数据集进行量化校准，生成量化参数序列。采用量化参数序列和中间神经网络模型进行分类预测，确定目标神经网络模型。长短期记忆网络层被转换为用于单层量化的现有算子，并部署在嵌入式神经网络模型上，提高模型的运行效率和准确性，适用于各种类型的侵入式系统和神经网络模型。

本发明授权一种神经网络量化部署方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络量化部署方法，其特征在于，包括： 获取输电线路绝缘子缺陷数据集，采用所述输电线路绝缘子缺陷数据集对预设神经网络模型进行数据集配置，生成初始神经网络模型； 将所述初始神经网络模型中的长短期记忆网络层进行分解，生成中间神经网络模型； 采用所述中间神经网络模型和所述输电线路绝缘子缺陷数据集进行量化校准，生成量化参数序列； 采用所述量化参数序列和所述中间神经网络模型进行分类预测，确定目标神经网络模型； 所述将所述初始神经网络模型中的长短期记忆网络层进行分解，生成中间神经网络模型的步骤，包括： 将所述初始神经网络模型中的长短期记忆网络层进行分解，生成初始长短期记忆网络对应的长短期记忆网络层集； 所述长短期记忆网络层集包括依次连接的第一全连接层、第二全连接层、第一添加图层、第一非线性层、第一按元素乘积层、第二按元素乘积层、第二添加图层、第二非线性层和第三按元素乘积层； 采用所述长短期记忆网络层集合对所述初始神经网络模型进行更新，生成中间神经网络模型； 所述中间神经网络模型包括正常层和所述长短期记忆网络层集；所述采用所述中间神经网络模型和所述输电线路绝缘子缺陷数据集进行量化校准，生成量化参数序列的步骤，包括： 按照所述中间神经网络模型对应的时间步长，采用所述输电线路绝缘子缺陷数据集构建时间序列图像组和不同图像组； 采用所述不同图像组和所述时间序列图像组进行量化设置，构建目标量化校准集； 采用所述目标量化校准集对所述输电线路绝缘子缺陷数据集量化校准，生成多个数据组； 采用所述目标量化校准集输入所述正常层进行量化，生成正常层张量序列和量化步长； 判断所述量化步长是否小于所述时间步长； 若是，则将全部所述数据组输入所述长短期记忆网络层集进行张量计算，生成量化参数序列； 若否，则将所述正常层张量序列作为量化参数序列。

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