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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统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：CN116186581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202310025533.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统是由古富强;郭方明;余芳文;陈超;刘凯;郭松涛;胡旭科;尚建嘎设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统，属于楼层定位技术领域。该方法通过将空间中的信号接入点结构组织为指纹图谱的形式，并结合脉冲神经网络计算，实现楼层识别，具体包括以下步骤：S1：构建楼层空间信号接入点的指纹图谱；S2：根据构建的指纹图谱组织输入数据，并进行脉冲编码；S3：将编码后的数据输入图脉冲神经网络；S4：通过投票识别用户的楼层信息。与现有的楼层识别方法相比，本方法能够自动适应不同环境的信号源接入点空间结构，泛化到新的场景下性能好；同时，利用WiFi信号识别楼层信息，能够保证各种手机间的通用性，而且计算要求低；并且本方法结合脉冲神经网络，计算效率好，识别精度高。

本发明授权一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图脉冲神经网络的楼层识别方法，其特征在于：该方法通过将空间中的信号接入点结构组织为指纹图谱的形式，并结合脉冲神经网络计算，实现楼层识别，该方法具体包括以下步骤：S1：构建楼层空间信号接入点的指纹图谱；S2：根据构建的指纹图谱组织输入数据，并进行脉冲编码；S3：将编码后的数据输入图脉冲神经网络；S4：通过投票识别用户的楼层信息；在步骤S1中，在构建信号接入点指纹图谱时采用一种自动构建的方法，具体包括：根据接入点的接近度构造指纹图谱，将每个可见的接入点作为图中的一个节点Vi，连接两个节点的每个边ei,j表示这两个接入点彼此接近；当两个接入点出现在同一指纹中时，添加一条边来连接它们，直到所有的指纹都被遍历；构造指纹图谱的算法以指纹特征图D作为输入，输出指纹图谱，具体步骤包括：首先，通过计算任一指纹向量的长度来生成接入点的数量N；然后，将每个节点添加到图的节点集中，使用出现在指纹中的接入点的索引作为节点身份识别号，而不是接入点的身份识别号，所以能够扩展到新的环境；之后，将指纹库可见的接入点的索引提取到一个集合C；最后，判断集合中的节点是否已经连边，如果没有连边，添加两条边Vi,Vj和Vj,Vi到边图E中，添加两条边的原因是为了构造一个无向指纹图谱；在步骤S2中，在获取接入点的指纹图谱后，对输入数据进行脉冲编码，采用拓扑自适应图卷积层作为编码层，将时间步长固定为1，加快网络模型的推理速度；在步骤S3中，将编码的数据输入图脉冲神经网络，通过结合图神经网络的非结构化数据处理能力以及脉冲神经网络的高效计算效率，使得系统可以高效提取指纹图谱数据中的特征；在步骤S4中，通过投票机制，对楼层向量中用户所在的楼层给予最大的权重，以此来识别用户的楼层信息。

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