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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法及解碼設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119646453B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510149640.7，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法及解碼設備是由陳衛東;李梓豪;張海艷;劉騰俊;汪蕊雪;徐從富;田均;馬躍輝;張韶岷設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法及解碼設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法及解碼設備，解碼方法包括：獲得皮層峰電位序列信號；構建循環脈沖神經網絡，所述的循環脈沖神經網絡包括依次連接的輸入層、隱藏層和輸出層；所述的隱藏層包括：一個或多個串聯的循環隱藏層，每個循環隱藏層包括：多個循環拓撲連接的標準泄漏積分放電神經元；訓練循環脈沖神經網絡；利用訓練好的循環脈沖神經網絡，對所需要的皮層峰電位序列信號進行運動解碼。本發明通過引入活動正則化技術、采用迭代式突觸剪枝策略、轉換模型精度等手段降低解碼設備功耗。本發明為全植入式腦機接口的實際應用提供了一種具有競爭力的解決方案。

本發明授權基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法及解碼設備在權利要求書中公布了：1.一種基于循環脈沖神經網絡的皮層峰電位信號運動解碼方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：獲得皮層峰電位序列信號；S2：構建循環脈沖神經網絡，所述的循環脈沖神經網絡包括依次連接的輸入層、隱藏層和輸出層；所述的隱藏層包括：一個或多個串聯的循環隱藏層，每個循環隱藏層包括：多個循環拓撲連接的標準泄漏積分放電神經元；S3：使用代理梯度方法、活動正則化方法、迭代式突觸剪枝方法和步驟S1獲得的皮層峰電位序列信號訓練循環脈沖神經網絡，得到訓練好的循環脈沖神經網絡，具體包括：將步驟S1獲得的皮層峰電位序列信號輸入到循環脈沖神經網絡中，使用代理梯度方法計算循環脈沖神經網絡的誤差梯度以優化循環脈沖神經網絡參數，同時使用活動正則化方法限制循環脈沖神經網絡中隱藏層的標準泄漏積分放電神經元活動強度，訓練循環脈沖神經網絡后，使用迭代式突觸剪枝方法逐步除去循環脈沖神經網絡中輸入層、隱藏層和輸出層之間以及隱藏層之中權重絕對值最小的突觸連接，最后將循環脈沖神經網絡的參數轉換為半精度，得到訓練好的循環脈沖神經網絡；S4：利用訓練好的循環脈沖神經網絡，對所需要的皮層峰電位序列信號進行運動解碼。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。