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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法、装置及设备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：CN115240002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210879624.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法、装置及设备是由陈靖宇;吕毅设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及制冷设备维护技术领域，尤其涉及一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法、装置及设备，方法包括：对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差矩阵；将帧差矩阵输入脉冲神经网络中，网络计算兴奋层各神经元脉冲发放率的平均值；再累加计算得到当前时刻平均脉冲发放率累积值，并输入结霜程度判断器中，根据预设的结霜程度区间得到当前冷风机的结霜程度；准确判断当前冷风机在预设时间内的结霜程度。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的结霜程度判断方法，其特征在于，包括：对冷风机图像进行帧差操作，得到帧差矩阵；将帧差矩阵输入脉冲神经网络中，所述脉冲神经网络包括：编码层和兴奋层；编码层将帧差矩阵转换为脉冲序列，并根据脉冲序列向兴奋层发送脉冲信号，信号的兴奋或抑制类型对应于帧差矩阵各元素的正负，网络计算兴奋层各神经元脉冲发放率的平均值；将当前时刻的帧差矩阵的脉冲发放率平均值，与当前时刻之前预设时间内的帧差矩阵的脉冲发放率平均值累加，得到当前时刻平均脉冲发放率累积值，并输入结霜程度判断器中，根据预设的结霜程度区间得到当前冷风机的结霜程度；所述将帧差矩阵各元素的值输入脉冲神经网络中，之前还包括：对帧差矩阵进行异常识别，并根据异常之前的帧差矩阵，对异常的帧差矩阵的各元素进行修正；所述对帧差矩阵进行异常识别，具体为：分别计算当前时刻与前一时刻的帧差矩阵元素均值，并计算两均值之间差值的绝对值，得到当前时刻绝对均差；计算所有时刻的绝对均差的平均值，得到均差基础值；判断所述当前时刻绝对均差是否大于r倍的均差基础值，若是，则将当前时刻的帧差矩阵视为异常；所述r为预设的阈值系数；所述兴奋层的神经元只有达到阈值膜电位才会发送脉冲信号，且兴奋层神经元膜电位根据突触的电导以动力学方程进行设置，所述动力学方程具体为： 其中，τ为膜时间常量，V为神经元膜电位，t为生物周期时刻，Erest为静息电位，Eexc为兴奋性突触平衡电位，Einh为抑制性突触平衡电位，ge为兴奋性突触电导，gi为抑制性突触电导，τge和τgi分别为兴奋性突触和抑制性突触后电位的时间常数。

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