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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向脉冲循环神经网络的计算系统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：CN119719720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411915346.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种面向脉冲循环神经网络的计算系统是由叶武剑;崔友锋;刘怡俊;梁应章设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向脉冲循环神经网络的计算系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向脉冲循环神经网络的计算系统，包括：预处理模块用于将不同类型的目标数据编码为8位的目标脉冲数据；核心计算模块用于通过双核神经元组对目标脉冲数据进行加速并行计算，根据计算任务选取神经元数量、神经元种类和权重，双核神经元组包括两个神经元核，神经元核包括并联的两组子神经元组；存储模块用于存储核心计算模块计算过程的脉冲信号、膜电位信息和与神经元适配的权重；控制模块用于控制预处理模块进行数据处理，控制核心计算模块选取神经元以及触发双向计算，控制存储模块进行数据存储。本申请能解决现有技术不支持复杂网络、双向网络的部署，双任务和双样本同时处理，导致实际部署操作受限且效率较低的技术问题。

本发明授权一种面向脉冲循环神经网络的计算系统在权利要求书中公布了：1.一种面向脉冲循环神经网络的计算系统，其特征在于，包括：预处理模块、核心计算模块、存储模块和控制模块； 所述预处理模块，用于将不同类型的目标数据编码为8位的目标脉冲数据，所述目标数据包括图像数据、序列数据和文本数据； 所述核心计算模块，用于通过部署的双核神经元组对所述目标脉冲数据进行加速并行计算，根据计算任务选取神经元数量、神经元种类和权重，所述双核神经元组包括两个神经元核，每个所述神经元核包括并联的两组子神经元组，所述神经元种类包括IF神经元和改进LIF神经元，所述改进LIF神经元的获取过程为： 基于LIF神经元计算原理将原始LIF动态方程离散为简化方程，得到改进LIF神经元，所述简化方程表达为： ； 其中，为膜电位衰减速度常数，为时改进LIF神经元的输出膜电位，为时的膜电位，为时的神经元输入数据； 所述存储模块，用于存储所述核心计算模块在计算过程中产生的脉冲信号、膜电位信息和与神经元适配的权重； 所述控制模块，用于控制所述预处理模块进行数据处理，控制所述核心计算模块选取神经元以及触发双向计算，控制所述存储模块进行数据存储。

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