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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于神经形态的最优网络路径搜索方法、系统及存储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：CN116468089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310182715.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权基于神经形态的最优网络路径搜索方法、系统及存储介质是由张正贵;虞志益;肖山林设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经形态的最优网络路径搜索方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经形态的最优网络路径搜索方法、系统及存储介质，方法包括：构建脉冲神经网络和神经形态计算核；根据待解决问题确定脉冲神经网络的起始神经元和目标神经元；通过神经形态计算核发送指令运行符合SFA规律的激励信号，使得起始神经元发射出若干个钟形脉冲至与之相连的另一个神经元，从而形成以吸引子波峰为特征的传输波形在脉冲神经网络中传输，并使在传播路径上的神经元突触按照STDP规则得到增强减弱；当传输波形到达目标神经元，确定传输波形经过的第一网络路径，进而从多个第一网络路径中选取出最优网络路径。本发明提高了最优网络路径搜索的效率和准确性，且适用范围更广，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于神经形态的最优网络路径搜索方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经形态的最优网络路径搜索方法，用于确定车辆机器人的最优移动路径，其特征在于，包括以下步骤： 构建脉冲神经网络和神经形态计算核，所述脉冲神经网络为多种层次特征表达的神经元网络层体系，且同一层次具有多种神经元，所述神经元具有多种突触类型以形成各所述神经元之间的双向连接； 构建所述神经元与现场关键点位置的对应关系，形成现场局部地图； 根据待解决问题确定所述脉冲神经网络的起始神经元和目标神经元； 通过所述神经形态计算核发送指令运行符合神经元突触适应性规律的激励信号，使得所述起始神经元发射出若干个钟形脉冲至与之相连的另一个所述神经元，从而形成以吸引子波峰为特征的传输波形在所述脉冲神经网络中传输，并使在传播路径上的神经元突触按照STDP规则得到增强减弱； 当所述传输波形到达所述目标神经元，确定所述传输波形经过的第一网络路径，进而从多个所述第一网络路径中选取出最优网络路径，并根据所述最优网络路径确定车辆机器人的最优移动路径。

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