江门市华恩电子研究院有限公司罗高涌获国家专利权
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龙图腾网获悉江门市华恩电子研究院有限公司申请的专利深度神经网络的构造方法、系统及存储介质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：CN114707645B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210465161.2，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权深度神经网络的构造方法、系统及存储介质是由罗高涌;罗雅青;胡宇鹏设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度神经网络的构造方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度神经网络的构造方法、系统及存储介质，该方法依据小波降噪的基本原理,采用高斯小波作为激励函数,使构造的深度神经网络神经元节点数大大降低并实现隐藏层的层与层稀疏连接。其中，深度神经网络的构造方法包括：获取第一深度神经网络中各神经元的输出值和权重值；将输出值和权重值的乘积小于第一阈值的神经元确定为低贡献神经元；去除第一深度神经网络中的低贡献神经元，得到第二深度神经网络,同时可以从权重小波系数估算噪声的标准偏差作为参考阈值,将网络中的小权重设置为零以进行降噪并实现稀疏连接，在保持训练精度的同时，减少训练和测试网络的时间，减少梯度爆炸、消失梯度以及过度拟合等问题的发生。
本发明授权深度神经网络的构造方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络的构造方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一深度神经网络中各神经元的输出值和权重值； 将所述输出值和所述权重值的乘积小于第一阈值的神经元确定为低贡献神经元； 去除所述第一深度神经网络中的所述低贡献神经元，得到第二深度神经网络； 其中，所述将所述输出值和所述权重值的乘积小于第一阈值的神经元确定为低贡献神经元之前，还包括：以紧框架高斯小波作为激励函数对全连接神经网络进行初步训练，得到第一深度神经网络；根据所述紧框架高斯小波的小波系数获取所述深度神经网络的噪声标准偏差，所述小波系数对应所述深度神经网络的多个权重值；将所述第一深度神经网络中小于所述噪声标准偏差的所述权重值设置为零以使所述第一深度神经网络实现稀疏连接。
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