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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种实现空间信号平移与缩放不变性的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：CN113298012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202110631633.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种实现空间信号平移与缩放不变性的编码方法是由程振波;刘星光;沈正圆设计研发完成，并于2021-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现空间信号平移与缩放不变性的编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实现空间信号平移与缩放不变性的编码方法，受果蝇大脑结构的启发，提出了一个包含采样、重编码及稀疏投影等计算过程的神经编码方法。该编码对输入的信号进行目标坐标的随机采样，并进行数据重编码，然后将重编码的数据利用具有胜者独享特征的神经网络实现稀疏投影，从而完成对目标的编码方式具有平移和缩放不变性的特征。特别针对图像的分类任务，无论图像目标做怎样的平移或缩放操作，本发明能够使用少量训练数据即可得到较高的准确率和泛化能力。本发明设计的编码结构和计算简单，其仿生的特性对于设计特征编码专用芯片具有重要的参考。

本发明授权一种实现空间信号平移与缩放不变性的编码方法在权利要求书中公布了：1.一种实现空间信号平移与缩放不变性的编码方法，其特征在于，该编码方法对于数字相同但位置不同的图像，获得相同的目标特征编码，以提高图像识别正确率；对MNIST数据集中的每张图片进行空白填充，将原图像28×28扩展为56×56的二维矩阵，保证原图像中目标的大小与形状均保持不变，但其在图像中的位置随机改变；编码方法包括如下步骤：步骤1对输入信号的目标M执行随机采样与重编码计算，得到目标的中间表示C；其中输入信号的目标M为输入图像中描述目标所有元素的坐标信息集合M；具体步骤如下：步骤1.1信号以矩阵S的方式表示，其中矩阵S包含目标M；步骤1.2目标M包括m个元素，也就是M＝[x1,y1,x2,y2,…xm,ym]，xi,yi表示元素在信号矩阵S中的坐标；步骤1.3比较采样数t与元素个数m的大小；如果m大于t则直接执行步骤1.4；否则，需先对M在信号矩阵中执行膨胀操作，使得信号矩阵元素总数等于t，即在不改变目标信号M的基础上，扩充其在信号矩阵上元素数量；步骤1.4对目标M的元素随机采样t次，其中每一个元素xi,yi被采样到的概率相等，均为1m；采样的元素Ii按照采样的先后顺序置于集合P中，P＝[I1,I2,…,It]；步骤1.5对集合P中的元素进行重编码：步骤1.5.1根据P中的横坐标xi对集合中的所有元素进行递增或递减排序，得到递增排序后的新坐标集合： 其中，si是对集合P中横坐标xi进行重新排序的下标，分别提取PX中的所有横坐标和纵坐标进而得到两个一维列向量步骤1.5.2根据对P中纵坐标yi对集合中的所有元素进行递增或递减排序，得到递增排序后的新坐标信息集合： 其中，oi是对集合P中纵坐标yi进行重新排序的下标，再分别提取PY中的所有横坐标和纵坐标进而得到两个一维列向量步骤1.6对1.5.1和1.5.2中的4个向量与进行归一化处理；采用0,1标准归一化的方式，对于任意坐标集合E，其元素归一化的结果如公式1所示： 其中xnew表示归一化后的坐标结果，其中xi表示原始坐标，MinE表示坐标集合中最小的元素，MaxE表示坐标集合中最大的元素；归一化处理后将横坐标集合X与纵坐标集合Y进行连接分别得到与步骤1.7将CodeX与CodeY共同作为目标信号M的中间表示向量C为： 其中q1,q2,…,q4t表示CodeX与CodeY中的元素；步骤2对目标的中间表示C利用单层神经网络进行稀疏编码，最终得到目标的特征表示O；具体步骤如下：步骤2.1将目标的中间表示向量C作为输入，将它记为包含4t个神经元的一维列向量:I＝[q1,q2,…,q4t]T；步骤2.2确定输入层I与编码层Y神经元之间的连接矩阵W，输入层的神经元与编码层的神经元以概率p＝0.1相连，即它们之间的连接有90％的概率取值为0，而非0值则按照标准高斯分布随机赋值；步骤2.3编码层神经元的活性按Y计算；其中，编码层神经元是否发放将根据Y＝WI计算出的活性值来决定，设定阈值ε，如果Y中某个神经元活性值大于ε的神经元将被激活，而小于ε的神经元将处于静息状态，激活状态的神经元其输出取值为1，而静息状态神经元其输出取值为0，取定0或1的向量作为目标的特征表示O。

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