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龙图腾网获悉凯通科技股份有限公司申请的专利一种神经网络持续学习方法和相关设备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：CN120975184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511484542.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种神经网络持续学习方法和相关设备是由戴知圣;周佘为;崔德冠;吴普区;冯睿;刘佐鑫;邓清宇;唐能波;李军设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络持续学习方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种神经网络持续学习方法和相关设备，包括：接收新输入样本写入短期记忆区，评估参数对已学任务的重要性以调节其训练可塑性，从长时外部记忆区联想检索相关历史知识，与新样本混合回放训练，按规则在多记忆区间迁移知识至网络收敛。本申请以参数动态调节与历史知识回放双重保障攻克灾难性遗忘，避免旧任务性能下降。通过存储知识表征而非原始样本，结合适配任务的知识迁移规则，降低存储与计算成本，提升可扩展性；借联想检索实现新旧知识关联整合，增强泛化能力。构建多记忆区知识流通机制，让外部记忆深度参与训练，提升交互效率。整体平衡持续学习的高效性、稳定性与泛化性，显著优化神经网络持续学习性能。

本发明授权一种神经网络持续学习方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络持续学习方法，其特征在于，包括： 接收新输入样本，并将其写入短期记忆区，其中所述新输入样本包括自然语言处理场景中的文本数据、计算机视觉场景中的图像数据或语音处理场景中的音频数据； 评估神经网络中各参数对于已学习任务的重要性，获得各参数的重要性指标； 基于所述重要性指标调节所述各参数在训练所述新输入样本时的可塑性； 从长期记忆区和或外部记忆区中，联想检索与所述新输入样本相关的历史知识； 将检索到的所述历史知识与所述新输入样本进行混合，进行回放训练； 根据预设的迁移规则，在所述短期记忆区、所述长期记忆区和所述外部记忆区之间执行知识迁移，直至神经网络收敛； 所述预设的迁移规则，包括： 对于所述短期记忆区中访问频次超过预设频次阈值或重要性分数超过预设重要性阈值的第一迁移样本，将所述第一迁移样本迁移至所述长期记忆区，其中样本的重要性分数基于神经网络对样本的预测置信度以及梯度信息计算得到； 对于所述长期记忆区中在设定的时间窗口内未被访问的第二迁移样本，将所述第二迁移样本迁移至所述外部记忆区。

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