中国电子科技南湖研究院杨邦诚获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法与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：CN118780324B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310397400.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法与系统是由杨邦诚;蔡炎松;谷轩;王杰冬;陈海波设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法与系统，属于神经网络优化技术领域。所述方法包括：基于原始网络中能量计算的梯度和能量分布，构建通用网络结构形式；在通用网络结构形式的最末节点上定义额外连接，通过额外连接确定最末节点的投影，从而确定嵌入空间，以获取完整的网络结构；根据原始网络的节点拓扑关系，定义完整的网络结构中各个节点之间的邻接矩阵，邻接矩阵用于建立完整的网络结构中各个网络层之间的连接关系；将经预处理的图像作为完整的网络结构的输入，在不同的能量下降阶段计算完整的网络结构的稳定点，确定具备稳定点的最低能量点，从而完成深度卷积神经网络的平衡传播优化。
本发明授权一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络的平衡传播优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、基于原始网络中能量计算的梯度和能量分布，构建通用网络结构形式； 步骤S2、在所述通用网络结构形式的最末节点上定义额外连接，通过所述额外连接确定所述最末节点的投影，从而确定嵌入空间，以获取完整的网络结构； 步骤S3、根据所述原始网络的节点拓扑关系，定义所述完整的网络结构中所述各个节点之间的邻接矩阵，所述邻接矩阵用于建立所述完整的网络结构中各个网络层之间的连接关系； 步骤S4、将经预处理的图像作为所述完整的网络结构的输入，在不同的能量下降阶段计算所述完整的网络结构的稳定点，确定具备稳定点的最低能量点，从而完成深度卷积神经网络的平衡传播优化。
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中国电子科技南湖研究院，其通讯地址为：314002 浙江省嘉兴市南湖区七星街道灵湖南路东200米清风榻；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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