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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法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：CN119416894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411586032.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法是由郭斌;景智敏;刘思聪;於志文;武博文;王冬芝设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法在说明书摘要公布了：本申请公开了面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法，具体涉及神经网络推理方法的领域。包括：从非易失性内存中获取深度神经网络模型的每个层的输入数据、模型参数，以及进度跟踪变量；通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理，在每个子操作完成时对进度跟踪变量进行更新，并将子操作的输出和对应的进度跟踪变量写入非易失性内存中；若在通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理的过程中出现处理中断，根据非易失性内存中的进度跟踪变量确定中断发生时已执行完的子操作，并获取剩余子操作所需的输入数据及模型参数，完成剩余子操作。无需对应用程序分区推理，进而避免进行能量估计。

本发明授权面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向能量收集物联网的间歇性深度神经网络推理方法，其特征在于，包括： 从非易失性内存中获取深度神经网络模型的每个层的输入数据、模型参数，以及进度跟踪变量； 通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理，在每个子操作完成时对进度跟踪变量进行更新，并将子操作的输出和对应的进度跟踪变量写入非易失性内存中； 其中，深度神经网络模型包括卷积层、池化层、全连接层，卷积层和全连接层对输入数据的处理基于CPU运算和或硬件加速器运算，所述池化层对输入数据的处理基于CPU运算； 若在通过每个层中的多个子操作对输入数据进行处理的过程中出现处理中断，根据所述非易失性内存中的进度跟踪变量确定中断发生时已执行完的子操作，并获取剩余子操作所需的输入数据及模型参数，完成剩余子操作； 所述进度跟踪变量包括第一进度跟踪变量和第二进度跟踪变量； 所述进度跟踪变量的更新，通过计数器实现，每完成一个子操作进行一次更新，同时保存该子操作的操作结果；在推理过程被中断时，根据进度跟踪变量找到中断位置及对应的已完成的子操作的操作结果，从正确位置继续计算； 所述子操作包括一个乘法运算和对应累加运算； 基于CPU运算执行深度神经网络的推理过程时，所述输入数据、模型参数、进度跟踪变量均通过指针从非易失性内存传递至深度神经网络模型的对应层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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