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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种脉冲卷积神经网络加速器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：CN115329934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210987300.8，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种脉冲卷积神经网络加速器是由叶武剑;陈岳海;陈华润;刘怡俊设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脉冲卷积神经网络加速器在说明书摘要公布了：本申请公开了一种脉冲卷积神经网络加速器，控制器在接收到输入图像后，启动图像排序单元对图像进行排序，并在排序完成后，启动PE计算阵列进行卷积和池化计算或启动全连接计算单元进行全连接计算，并将计算产生的结果缓存至内部图像缓冲单元，若当前网络层为输出层，则统计脉冲发放频率，完成图像识别，若当前网络层为非输出层，则启动图像排序单元；其中，PE计算阵列和全连接计算单元均包括采用一阶欧拉方法消除LIF神经元和Izhikevich神经元求解的微分计算得到的优化后的神经元，改善了现有技术存在神经元模型单一，无法支持多个不同的脉冲神经元搭建的SNN，并且计算单元所占用的硬件资源、计算量和功耗很大的技术问题。

本发明授权一种脉冲卷积神经网络加速器在权利要求书中公布了：1.一种脉冲卷积神经网络加速器，其特征在于，包括：控制器、图像排序单元、PE计算阵列、全连接计算单元和内部图像缓冲单元； 所述控制器，用于在接收到输入图像后，启动所述图像排序单元对图像进行排序，并在排序完成后，启动所述PE计算阵列或所述全连接计算单元进行计算，并将计算产生的结果缓存至所述内部图像缓冲单元，若当前网络层为输出层，则统计脉冲发放频率，完成图像识别，若当前网络层为非输出层，则启动所述图像排序单元； 所述PE计算阵列用于完成脉冲神经网络中的卷积层和池化层的计算； 所述全连接计算单元用于完成脉冲神经网络中的全连接层的计算； 其中，所述PE计算阵列和所述全连接计算单元均包括采用一阶欧拉方法消除LIF神经元和Izhikevich神经元求解的微分计算得到的优化后的LIF神经元和优化后的Izhikevich神经元； LIF神经元的优化过程为： 采用一阶欧拉方法消除LIF神经元求解的微分计算，得到消除求解的微分计算的计算公式为： ； 对所述消除求解的微分计算的计算公式中的参数进行固化，使用算术相移替代所述消除求解的微分计算的计算公式中的乘法运算，并采用二阶的预测-校正法对所述消除求解的微分计算的计算公式进行优化，得到优化后的计算公式，所述优化后的计算公式为： ； ； ，； ，； 式中，V[n]为当前时刻的膜状态，V[n+1]为所求的膜电位大小，为采用一阶欧拉方法求得的膜电位电压，为计算时的第n个离散时间步，为输入膜电位大小，为神经元的RmI受神经元此时膜电位的影响大小，Rm为神经元膜电阻常数，I为神经元的输入电流，f1t,v为第一目标方程，f2t,v为第二目标方程，、为不同阶段V的大小偏置，为神经元静息电位，h为时间步，为时间常数； 优化后的Izhikevich神经元的计算公式为： ； ； 式中，V为膜电压，U为膜电位恢复变量，I为神经元的输入电流，a、b为神经元的模型参数。

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