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龙图腾网恭喜中国人民解放军总医院申请的专利用于脉冲神经网络的深度稀疏编码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：CN118709730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411203343.8，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法是由王卫东;匡翊铭;陈霏;廖汪丹;刘洪运设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法，其包括：N个稀疏编码层；对于前N‑1个稀疏编码层，每个稀疏编码层对应一个滑窗裁剪层和一个重构排列层；滑窗裁剪层位于该稀疏编码层之前，重构排列层位于该稀疏编码层之后；一个稀疏编码层和与其对应的一个滑窗裁剪层、一个重构排列层一起构成一个稀疏编码模块。本申请使用多层稀疏编码模块的新型深度结构，可以有效地提取输入信号的特征并转变为脉冲序列，并同时完成输入数据的维度降低。使用本编码方式可有效减轻后续脉冲神经网络的计算压力，并带来性能提升。

本发明授权用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法在权利要求书中公布了：1.一种用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法，其包括：N个稀疏编码层；对于前N-1个稀疏编码层，每个稀疏编码层对应一个滑窗裁剪层和一个重构排列层；滑窗裁剪层位于该稀疏编码层之前，重构排列层位于该稀疏编码层之后；一个稀疏编码层和与其对应的一个滑窗裁剪层、一个重构排列层一起构成一个稀疏编码模块；对于每个稀疏编码模块，每个输入信息首先由滑窗裁剪层进行滑窗采样得到采样信号，然后由稀疏编码层对该采样信号进行稀疏编码，最后由重构排列层对稀疏编码结果进行重排；对于每个稀疏编码模块，在进行滑窗采样时，对于每个输入信号，从起点开始，按照预定路线、预定步长、预定尺寸进行滑窗采样，形成第一数量个区块信号；该第一数量个区块信号构成样本集；在进行稀疏编码时，利用字典对样本集中的每个区块信号进行稀疏编码，每个区块信号对应一个区块稀疏系数，得到第一数量个区块稀疏系数；其中，字典的向量为第二数量个；每个区块稀疏系数对应地为第二数量维向量；在进行重排时，将该第一数量个区块稀疏系数重新排列成第二数量个矩阵，每个矩阵包括第一数量个数值，该第一数量个数值分别对应于所述第一数量个区块稀疏系数的对应分量；该第二数量个矩阵即为由该个输入信号所产生的第二数量个输出信号；各个稀疏编码模块彼此独立执行，且前一级稀疏编码模块的输出信号作为后一级稀疏编码模块的输入信号；第N个稀疏编码层对第N-1个稀疏编码模块的输出信号进行再次稀疏编码，将稀疏系数二值化后得到脉冲序列；其中，N为大于1的自然数；第1个稀疏编码模块的输入信号为二维信号，该二维信号为图片；对该图片进行滑窗裁剪时，按照从左上开始到右下结束的S型轨迹进行裁剪。

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