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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种忆阻器神经网络权重训练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：CN117131917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311095235.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种忆阻器神经网络权重训练方法是由潘忻强;杨旭东;罗文博;帅垚;吴传贵;谢琴设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种忆阻器神经网络权重训练方法在说明书摘要公布了：本发明属于忆阻器神经网络计算领域，具体涉及一种忆阻器神经网络权重训练方法。本发明将神经网络权重参数写入到忆阻器阵列后，通过对忆阻器施加正向脉冲使得该忆阻器的电导值增大ΔG1，若修改后推理过程的损失值相比于修改前降低了，则保存本次修改；若忆阻器电导值增大后推理过程产生的损失值相比于修改前增大了，则对该忆阻器施加反向脉冲，使得该忆阻器的电导值降低2ΔG2；如此循环使得本发明对目标忆阻器训练得到的权重精度逐次逼近的方式趋近于理想值。本发明有效解决了现有技术中神经网络以离线训练的方式移植到忆阻器上后，神经网络性能下降的缺陷，且本发明中提出的忆阻器神经网络权重训练规则简单，易于实现自动化。

本发明授权一种忆阻器神经网络权重训练方法在权利要求书中公布了：1.一种忆阻器神经网络权重训练方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、在计算机中训练完成一个神经网络，将其网络权重参数量化为忆阻器电导值，并由电压脉冲写入到忆阻器阵列中； 步骤2、将训练集样本编码成电压向量并送入忆阻器阵列中，测量并计算此时目标忆阻器对应的损失值L0，损失值为目标向量与实际所得向量的交叉熵； 步骤3、通过施加电压脉冲使得忆阻器阵列中的单个忆阻器电导值增大ΔG1，并计算该忆阻器此时对应的损失值L1； 步骤4、若L0＜L1，则通过施加反向电压脉冲将该忆阻器的电导值减小2ΔG2，并保留对该忆阻器电导值的修改结果；反之，则保留步骤3中对该忆阻器电导值的修改结果； 步骤5、将神经网络中最后一层的网络权重参数所对应的目标忆阻器重复执行n次步骤2到步骤4，直至识别准确率提升至80%完成目标忆阻器的神经网络权重训练；并遍历忆阻器阵列中的所有目标忆阻器； 所述ΔG1=，忆阻器当前的电导态为G1，相邻两电导态为G0和G2，且满足G0＜G1＜G2；ΔG2=，忆阻器当前的电导态为G4，相邻两电导态为G3和G5，且满足G3＜G4＜G5。

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