发明专利已授权

一种任务拆分式脉冲神经网络结构预测及网络抗干扰方法

📄 申请号：CN202010280453.X 📄 发布日：2026/08/19

著录项目信息

申请日

2020-04-10

公开号

CN111476367A

公开日

2020-07-31

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

类脑计算, 神经形态计算, 边缘计算, 智能控制, 图像识别

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摘要

本发明公开了图像识别领域的一种任务拆分式脉冲神经网络结构预测及网络抗干扰方法，所述的方法的包括以下步骤：1)任务拆分式脉冲神经网络TEN的搭建；2)TEN网络配合权重图像化比较WGC预测方案进行模型训练；3)对模型训练得到的权重进行增强处理。在无监督脉冲神经网络结构方面，提出任务拆分的网络组织思想，通过将一个完整网络拆分为若干子网络，实现对一个较大分类任务的单任务拆分，使得每个子网络分别学习一个不同的类别特征，显著提升网络对所有类别的模式学习效果和网络的分类表现。通过对权重添加若干组干扰显著提升了TEN网络的抗干扰性和鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种脉冲神经网络权重图像化比较预测及网络抗干扰方法

当前第 / 件

基于TOIM损失函数的行人重识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_08)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

¥14800.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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