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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司信息科学研究院申请的专利基于神经集群的数据处理方法及装置、存储介质、处理器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：CN114692809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202011567545.2，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于神经集群的数据处理方法及装置、存储介质、处理器是由黄文涛;葛建军;袁森设计研发完成，并于2020-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经集群的数据处理方法及装置、存储介质、处理器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经集群的数据处理方法及装置、存储介质、处理器。其中，该方法包括：获取原始数据，将原始数据进行共空间模式变换获得变换数据；基于变换数据得到包含第一矩阵的第一目标函数，其中，第一目标函数为原始数据的神经集群网络模型的目标函数，第一矩阵为神经集群网络模型的目标函数的权重参数；基于预设的梯度下降更新规则对第一矩阵进行更新，获得第二矩阵；根据第二矩阵更新第一目标函数。本发明解决了现有技术中监督学习模型训练效率低及鲁棒性差的技术问题。

本发明授权基于神经集群的数据处理方法及装置、存储介质、处理器在权利要求书中公布了：1.一种基于神经集群的数据处理方法，其特征在于， 获取原始数据，将所述原始数据进行共空间模式变换获得变换数据，其中，所述原始数据包括：图像识别、自然语言处理、语音识别、信号分析应用的图像数据、语音数据或者信号数据； 基于所述变换数据得到包含第一矩阵的第一目标函数，其中，所述第一目标函数为神经集群网络模型的目标函数，所述第一矩阵为所述神经集群网络模型的目标函数的权重参数； 基于预设的梯度下降更新规则对所述第一矩阵进行更新，获得第二矩阵； 根据所述第二矩阵更新所述神经集群网络模型的第一目标函数，采用更新后的所述神经集群网络模型对原始数据集进行识别分类； 所述获取原始数据，将所述原始数据进行共空间模式变换获得变换数据，包括： 获取表示原始数据的输入向量以及神经元输出向量； 根据所述原始数据的输入向量以及所述神经元输出向量确定交互信息公式，其中，所述交互信息公式的表达式为： 其中，pr,x|t、pr|t和px|t表示条件概率密度函数，·r,x,t表示针对概率密度函数px,r,t的期望值，x是输入向量，t是输入向量对应的数据标签，r是神经元输出向量； 确定包含协方差矩阵和变换矩阵的第二目标函数， 其中，所述第二目标函数为： 满足： 其中，V为变换矩阵，标签数据t有两类，t，两类数据标签的协方差矩阵为Σ1和Σ2，对协方差矩阵进行归一化处理，得到： 其中，Tr表示矩阵的迹； 根据所述交互信息公式和通过最小化所述第二目标函数获得所述变换矩阵； 根据所述变换矩阵将所述原始数据变换为所述变换数据。

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