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龙图腾网恭喜深圳大学;中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端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：CN119312150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202411866900.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端是由但果;王丽芬;马锦婷;姜乃夫设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端，所述方法包括：采集目标个体执行手势动作的高密度表面肌电信号数据，对高密度表面肌电信号数据进行预处理，得到多个活动段信号；通过卷积盲源分离算法对多个活动段信号进行分解，得到每个活动段信号对应的运动单元脉冲序列；搭建注意力残差脉冲神经网络，对注意力残差脉冲神经网络进行训练与测试，得到肌电手势识别模型；将所有运动单元脉冲序列输入到肌电手势识别模型进行识别，输出目标个体的肌电手势；本发明提高了基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别的准确性并降低能耗，能够促进手势识别技术在神经接口和人机交互领域的实际应用。

本发明授权基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法，其特征在于，所述的基于注意力残差脉冲神经网络的手势识别方法包括：采集目标个体执行手势动作的高密度表面肌电信号数据，对所述高密度表面肌电信号数据进行预处理，得到多个活动段信号；通过卷积盲源分离算法对多个所述活动段信号进行分解，得到每个活动段信号对应的运动单元脉冲序列；搭建注意力残差脉冲神经网络，对所述注意力残差脉冲神经网络进行训练与测试，得到肌电手势识别模型；将所有所述运动单元脉冲序列输入到所述肌电手势识别模型进行识别，输出所述目标个体的肌电手势；所述注意力残差脉冲神经网络包括：一个脉冲卷积层、一个脉冲批标准化层、四个注意力脉冲残差块、一个膜电位更新模块、一个自适应平均池化层、一个随机失活层和一个全连接层；其中，所述膜电位更新模块用于实现泄漏积分－触发神经元的核心机制，所述核心机制包括膜电位累积、泄漏、脉冲发放和复位行为；所述注意力脉冲残差块包括：膜电位更新模块、脉冲卷积层、脉冲批标准化层和注意力模块。

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