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[发明专利]一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型-CN202011044327.0在审
发明人：赵卫权;李威;吕思思;孙小琼;黄亮;赵祖伦;郑桂成 -专利权人：贵州省山地资源研究所
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型，属于无人机技术领域，包括感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元，且感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元的每个神经元内部构筑组成有输入端、函数体、输出端和生物信息体四个部分，本发明的无人机神经网络控制用的人工神经元，具有生命特征，与人大脑功能更加接近，实现更高级人工智能控制，装载在无人机上，可以使得无人机更加智能化。
一套无人机神经网络控制人工神经元模型

[发明专利]一种基于神经形态器件的与或非门-CN202111650050.0在审
发明人：章威;林友勇;徐庶;蔡炎松;汤敏贤;吴海建;吴臻志;何伟 -专利权人：中电海康集团有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经形态器件的与或非门，包括第一神经元、第二神经元、第三神经元、第四神经元、第五神经元、第六神经元、第七神经元和第八神经元，第一神经元和第二神经元均与第五神经元连接，第三神经元和第四神经元均与第六神经元连接，第五神经元和第六神经元均与第七神经元连接，第七神经元与第八神经元连接，第一神经元、第二神经元、第三神经元和第四神经元为第一类神经元；第五神经元和第六神经元为第二类神经元；第七神经元为第三类神经元；第八神经元为第四类神经元，各神经元在膜电位大于等于发放阈值时，输出高电平，否则，输出低电平。本发明具有低功耗和不应期性能，带有稀疏响应特性，可提高与神经网络的融合度和适用性。
一种基于神经形态器件非门

[发明专利]神经元信息发送方法、装置和存储介质-CN201810327257.6有效
发明人：施路平;吴双;裴京;李国齐 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经元信息发送方法、系统和存储介质。所述方法包括：获取前端神经元输出信息和当前神经元历史信息；根据所述前端脉冲神经元输出信息和所述当前神经元历史信息，计算当前神经元信息；根据所述当前神经元信息确定当前神经元输出信息，所述当前神经元输出信息包括至少两个脉冲尖峰信号；输出所述当前神经元输出信息。采用本方法能够使得神经网络兼容人工神经元和脉冲神经元，并实现神经元信息以人工神经元方式发送和以脉冲神经元形式发送的相互转换。
神经元信息发送方法装置存储介质

[发明专利]权重数据传输的方法、众核系统、电子设备、介质-CN202210476437.7在审
发明人：何伟;祝夭龙 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供一种权重数据传输的方法，其包括：响应于当前神经元的发放，从片外存储器获取神经元的权重数据；任意神经元的权重数据的索引信息表征该神经元与各关联神经元间的连接权重值是否为零，关联神经元为该神经元的前继神经元或后继神经元，权重信息包括该神经元与各关联神经元间的全部非零连接权重值，位置信息表征该神经元和/或该神经元的各关联神经元所在的处理核；根据权重数据，确定当前神经元的各后继神经元所在的目标处理核，以及当前神经元与各后继神经元间的全部非零连接权重值；将当前神经元与各后继神经元间的非零连接权重值，分别传输至相应后继神经元所在的目标处理核。
权重数据传输方法系统电子设备介质

[发明专利]一种针对分布式类脑仿真的神经元编码方法及系统-CN202310172752.5有效
发明人：贾海波;蔡炎松;梁华驹;王俊宜;杜帅帅;陆洋;朱苗苗;喻富豪;董家欢 -专利权人：中国电子科技南湖研究院
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对分布式类脑仿真的神经元编码方法及系统，方法包括：接收待创建的神经元簇的神经元数目以及所在的进程号；根据输入的神经元数目计算本次创建神经元簇的局部神经元ID范围；基于局部神经元ID范围，本进程中每个线程并行初始化局部神经元ID；每个线程循环创建本线程负责的神经元，基于初始化的局部神经元ID得到本线程内每个神经元的局部神经元ID，并将局部神经元ID与进程号联合编码得到每个神经元的全局神经元ID，完成神经元簇的创建编码。本发明通过指定创建神经元簇的所在进程，减少跨计算节点或跨进程的远程通信连接，加快仿真速度。
一种针对分布式仿真神经元编码方法系统

[发明专利]基于SDSP和WTA算法的神经网络电路及霍尔条突触-CN202110861499.5在审
发明人：吴琪;周铁军;李海;董坤宇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SDSP和WTA算法的神经网络电路及霍尔条突触；所述的神经网络包括输入层神经元、隐藏层神经元、抑制型神经元、输出层神经元和霍尔条突触；所述的输入层神经元、隐藏层神经元和输出层神经元为激活型神经元；所述输入层神经元通过第一霍尔条突触与所述隐藏层神经元连接，所述隐藏层神经元通过第二霍尔条突触与所述抑制型神经元连接，所述抑制型神经元与输出层神经元连接；本发明基于霍尔条突触构造一种更契合生物学的神经网络模拟电路
基于 sdsp wta 算法神经网络电路霍尔突触

[发明专利]一种神经形态计算装置-CN202210498095.9在审
发明人：罗闳訚;何日辉;周志新;汤梦饶 -专利权人：厦门壹普智慧科技有限公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及神经元计算领域，尤其涉及一种神经形态计算装置。所述装置包括神经元状态存储器、神经元互连存储器、控制器、物理神经元、外部神经元激励输入单元和外部神经元激活输出单元，通过神经元状态存储器保存神经网络系统中所有神经元的生物状态，通过神经元互连存储器保存神经网络系统中所有神经元的互连状态；所述装置以Δt时间间隔周期性工作，在Δt时间内，完成神经元状态存储器中所有神经元状态的更新：控制器读取神经元互连状态，依次配置物理神经元为对应虚拟神经元，物理神经元根据配置信息主动从状态存储器中获取数据，完成相应计算，并最终更新相应神经元的状态。本装置可以实现灵活、通用和任意规模神经网络的计算。
一种神经形态计算装置

[发明专利]神经网络信息转换方法和系统-CN201710056211.0有效
发明人：裴京;吴臻志;施路平;邓磊 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2017-01-25 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种神经网络信息转换方法和系统，所述方法包括：接收前继神经元输入的神经元输入信息，包括接收前继人工神经元输入的人工神经元输入信息，或接收前继脉冲神经元输入的脉冲神经元输入信息；根据所述前继人工神经元输入的所述人工神经元输入信息，通过预设的人工信息转换算法，将所述人工神经元输入信息转换为脉冲神经元转换信息；或根据所述脉冲神经元输入信息，通过预设的脉冲信息转换算法，将所述脉冲神经元输入信息转换为人工神经元转换信息；输出所述脉冲神经元转换信息或所述人工神经元转换信息本发明实现了在一个神经网络中，同时兼容两种不同的神经元信息的方式，提高了神经网络的信息处理能力。
神经网络信息转换方法系统

[发明专利]权重数据传输的方法、众核系统、电子设备、介质-CN202210468852.8在审
发明人：祝夭龙;吴臻志;何伟 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供一种权重数据传输的方法，其包括：响应于稀疏的当前神经元的发放，从片外存储器获取当前神经元的第一权重数据，使当前神经元的各后继神经元所在的目标处理核获取当前神经元与其中各后继神经元间的全部非零连接权重值；响应于非稀疏的当前神经元的发放，从处理核内获取当前神经元的第二权重数据，使当前神经元的各后继神经元所在的目标处理核获取当前神经元与其中各后继神经元间的全部非零连接权重值；稀疏的神经元为发放率低于预设标准的神经元，非稀疏的神经元为发放率高于或等于预设标准的神经元；神经元的权重数据至少包括该神经元与各后继神经元间的全部非零连接权重值。
权重数据传输方法系统电子设备介质

[发明专利]视网膜神经网络装置-CN202011535939.X有效
发明人：王卫东;杨奕松;王子华;樊瑜波;刘洪运;许燕;廖汪丹 -专利权人：中国人民解放军总医院;北京航空航天大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种视网膜神经网络装置，其包括：图像传感器单元层、第一噪声脉冲神经元模型层、第一脉冲神经元模型层；图像传感器单元层包括多个第一神经元，每个第一神经元包括一个图像传感器单元；第一噪声脉冲神经元模型层包括多个第二神经元，每个第二神经元包括一个噪声脉冲神经元模型；第一脉冲神经元模型层包括多个第三神经元，每个第三神经元包括一个脉冲神经元模型；图像传感器单元层为所述视网膜神经网络装置的输入层；每个第一神经元的输出被送至与其对应的第二神经元；每个第二神经元的输出被送至每个第三神经元；第一脉冲神经元模型层为所述视网膜神经网络装置的输出层；全部第三神经元的输出即为整个视网膜神经网络装置的输出。
视网膜神经网络装置

[发明专利]用模拟神经元的单个物理层实现多层神经网络-CN201980084186.4在审
发明人： E.哈塞尔斯泰纳;P.扬舍尔;F.梅尔;B.米尼克霍夫;B.普钦格;G.普罗米策 -专利权人： AMS有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明描述了一种包括多层模拟神经网络和系统控制器的系统。多层模拟神经网络具有单层物理模拟神经元，其可重复使用以实现多层模拟神经网络。每个物理模拟神经元被配置为接收神经元输入并处理该神经元输入以生成神经元输出，该神经元输出作为输入被馈送到单层的所有物理模拟神经元，并且每个物理模拟神经元包括相应的权重存储器。系统控制器可操作用于：针对每个物理模拟神经元获得相应的神经元权重向量集，其中每个神经元权重向量对应于多层模拟神经网络的多个层中的相应层；针对每个物理模拟神经元，在物理模拟神经元的相应权重存储器中存储相应的神经元权重集；接收多层模拟神经网络的网络输入；以及通过重复使用单层物理模拟神经元来通过多个层处理网络输入以生成网络输出，其中对于多个层的每一层，每个物理模拟神经元使用对应于当前层的相应神经元权重向量集中的神经元权重向量来处理物理模拟神经元的神经元输入
模拟神经元单个物理层实现多层神经网络

[发明专利]生成神经网络方法、设备及计算机可读存储介质-CN202110683416.8在审
发明人：许鋆;薛悦榕;龚佳伟 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成神经网络方法、设备及计算机可读存储介质。本发明通过获取初始神经元；对初始神经元进行标准正交化处理，得到标准神经元；根据标准神经元计算出备选神经元；根据备选神经元的备选指数确定目标神经元；将目标神经元添加至神经元集合；根据神经元集合生成神经网络降低了生成神经网络的计算复杂度，大大的缩短了生成神经网络的时间成本。
生成神经网络方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]用于检验神经网络中的神经元函数的方法和设备-CN201910110015.6在审
发明人： A.贡托罗;A.伦格;C.肖恩;S.福格尔;J.托普;J.希尔默 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2019-02-11 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明涉及用于检验神经网络中的神经元函数的方法和设备。一种用于检验对神经网络的多个神经元（1）的神经元值的计算的方法具有下列步骤：‑执行或者促使对多个神经元（1）的神经元函数的计算，以便分别获得神经元值，其中通过针对每个神经元输入的单独的权重（w_n,i）来确定所述神经元函数；‑将第一比较值(V1)计算为多个神经元(1)的神经元值的和；‑利用多个神经元（1）的一个或者多个校核神经元函数和所有神经元输入执行或者促使校核计算，以便根据多个神经元（1）的神经元输入并且根据多个神经元（1）的与相应的神经元输入关联的权重（w_n,i）的和获得第二比较值（V2）；‑根据第一比较值（V1）和第二比较值（V2）来识别错误。
神经元神经元函数神经网络方法和设备权重检验输入关联输入执行校核计算校核

[发明专利]一种基于神经形态器件的逻辑门-CN202111650068.0在审
发明人：章威;林友勇;徐庶;蔡炎松;汤敏贤;吴海建;吴臻志;何伟 -专利权人：中电海康集团有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经形态器件的逻辑门，包括第一神经元、第二神经元、第三神经元、第四神经元和第五神经元，第一神经元与第三神经元连接，第二神经元与第四神经元连接，第三神经元和第四神经元均与第五神经元连接；第一神经元和第二神经元，膜电位大于等于第一发放阈值时，输出高电平，否则，输出低电平；第三神经元和第四神经元，具有一基本信号，膜电位为基本信号和输入信号之和，且大于等于第二发放阈值时，输出高电平，否则，输出低电平；第五神经元，膜电位为两个输入信号之和，在大于等于第三发放阈值时，输出高电平，否则，输出低电平。本发明可实现不同逻辑功能转换，具有低功耗和不应期性能，与神经网络的融合度和适用性好。
一种基于神经形态器件逻辑

[发明专利]人工神经元信息转换为脉冲神经元信息的方法和系统-CN201710056188.5有效
发明人：裴京;吴臻志;施路平;邓磊;李国齐 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-01-25 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工神经元信息转换为脉冲神经元信息的方法，所述方法包括：接收前继人工神经元输入的人工神经元输入信息；判断所述人工神经元输入信息的输入模式，当所述输入模式为持续输入时，利用第一转换模式将所述人工神经元输入信息转换为第一脉冲神经元信息；当所述输入模式为单次输入时，利用第二转换模式将所述人工神经元输入信息转换为第二脉冲神经元信息；输出所述第一脉冲神经元信息或第二脉冲神经元信息。本发明可以将人工神经元输入信息根据需求转换为脉冲神经元信息，提高神经网络的对于人工神经元信息和脉冲神经元信息的兼容性。
人工神经元信息转换脉冲方法系统

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