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龙图腾网获悉西南大学申请的专利基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体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：CN116578906B 。

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：202310562540.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体识别方法是由段书凯;杨斌;陈艾;李广隶;付军;唐健峰;王丽丹设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体识别方法，其特征在于：首先使用16个气体传感器采集16个气体特征数据，通过忆阻列阵得到16个比特流，然后通过忆阻随机计算对其进行卷积、池化和全连接操作，得到6个比特流，该6个比特流用来定义表示6类气体，通过比较得到最终气体分类结果。其显著效果是：使用卷积神经网络以权重参数共享来减少参数，以减少模型的参数量；采用随机计算的形式进行硬件部署，在加速网络计算速度的同时还能抵抗数据漂移现象；采用忆阻器的随机开关特性进行随机比特流的生成，减少更多的能耗。

本发明授权基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻随机计算轻量化卷积神经网络的气体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 第1步：用于使用按TGS2602；TGS2602；TGS2600；TGS2600；TGS2610；TGS2610；TGS2620；TGS2620；TGS2602；TOGS2602；TGS2600；TGS2600；TGS2610；TGS2610；TGS2620；TGS2620依次排列的16个气体传感器采集16个气体特征数据的步骤； 第2步：用于将所述16个气体特征数据维度变为4×4的气体特征矩阵，然后进行一圈零填充，变为6×6的矩阵，并通过忆阻阵列得到36个比特流的步骤； 第3步：用于将3×3的卷积核通过忆阻阵列生成比特流，得到9个比特流的步骤； 第4步：用于使用所述9个比特流对所述36个比特流进行卷积，得到4×4的矩阵，即16个比特流的步骤； 第5步：用于将第4步得到的4×4的矩阵和第2步中的4×4的气体特征矩阵变维为2×4×4的立体矩阵，得到32个比特流的步骤； 第6步：用于将所述32个比特流通过最大值电路进行3×3的池化核池化，得到8个比特流的步骤； 第7步：用于将8×6的全连接层矩阵通过忆阻阵列生成比特流，得到48个比特流的步骤； 第8步：用于将所述48个比特流和所述8个比特流进行全连接操作，得到6个比特流的步骤； 第9步：用于将所述6个比特流进行转化为二进制，然后进行比较实现分类的步骤； 所述6个比特流用于定义表示6类气体，按排列顺序依次为氨气、乙醛、丙酮、乙烯、乙醇、甲苯；通过比较6个比特流中1的个数来区分气体特征数据具体属于的气体类别，哪个比特流中1的个数最多，即属于哪一类气体； 在第9步中，通过计数器将比特流随机数转化为二进制数后，通过比特流转化为的二进制数计算气体特征数据属于对应比特流气体类别的具体概率，具体通过softmax函数求出属于气体类别的概率。

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