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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置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：CN121257614B 。

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：202511811477.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置是由刘康;王书洋;李学龙;王琦;黄举;赵斌;李强;宋达微设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置，包括：构建包含多个功能互补并行分支的重参数化块RepCLBlock；并替换现有架构的基础构建块，得到持续学习网络模型RepCLNet；对该模型进行学习训练；通过结构重参数化技术，将训练好的模型转换为用于高效推理的单路径标准卷积网络；本发明通过构建含核心卷积分支、复合特征提取分支、恒等映射分支的异构RepCLBlock，替换现有架构的基础构建块得到RepCLNet模型，并经重参数化转换为单路径网络，既模拟生物神经简并性从根上缓解灾难性遗忘，在提升模型学习新知识的同时保留旧知识的稳定性，在不增加任何推理成本的前提下，实现了模型性能的提升。

本发明授权一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种简并性结构启发的类脑持续学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建包含多个功能互补并行分支的重参数化块RepCLBlock，包括分别构建核心卷积分支、复合特征提取分支和恒等映射分支，并将所述核心卷积分支、复合特征提取分支和恒等映射分支的输出通过逐元素相加进行融合，并经过ReLU激活函数进行激活； 其中，所述构建核心卷积分支包括构建依次串联的第一3×3卷积层、第一批归一化层和第一ASR注意力模块； 所述构建复合特征提取分支包括构建依次串联的第一1×1卷积层、第二批归一化层、第二ASR注意力模块、并行子结构和concatenate操作； 所述构建恒等映射分支包括构建第六批归一化层； S2：用RepCLBlock替换掉ResNet-18与ResAC-A中的基础块，得到增强的持续学习网络模型RepCLNet； S3：对所述RepCLNet模型进行持续学习训练； S4：利用结构重参数化技术，将训练好的RepCLNet模型无损转换为用于高效推理的单路径标准卷积网络； S5、将步骤S1至步骤S2中采用的第一3×3卷积层、第一1×1卷积层、第一3×3深度卷积层、水平Sobel算子与垂直Sobel算子替换为一维卷积或三维卷积形式，以适配不同数据处理场景； 其中，替换为一维卷积时，用于处理一维信号，所述一维信号包括自然语言信号、语音信号、时间序列信号；替换为三维卷积时，用于处理三维数据，所述三维数据包括视频数据、医学影像数据。

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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