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龙图腾网获悉华中科技大学;湖北江城实验室申请的专利一种分组前向梯度回归的存算系统的计算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：CN116303229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310227082.2，技术领域涉及：G06F15/78；该发明授权一种分组前向梯度回归的存算系统的计算方法是由李祎;吴晨旭;缪向水设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分组前向梯度回归的存算系统的计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分组前向梯度回归的存算系统的计算方法。其中，该分组前向梯度回归的存算系统包括变量分组模块，非易失性存储器模块和迭代模块；变量分组模块用于对变量数据进行分组、正交化和数据映射运算；非易失性存储器模块用于存储变量数据，并用于计算残差向量和变量矩阵的余弦相似度；迭代模块用于根据计算的余弦相似度，对变量的回归系数和残差向量进行更新迭代运算。本发明中的非易失性存储器模块采用低精度高能效的模拟电路执行开销大的运算，变量分组模块和迭代模块采用高精度的数字计算系统执行控制算法精度的运算，使得本系统在高效求解分组前向梯度回归问题的同时，可有效保证算法精度。

本发明授权一种分组前向梯度回归的存算系统的计算方法在权利要求书中公布了：1.一种分组前向梯度回归的存算系统的计算方法，用于求解数据密集型稀疏模型求解问题，其特征在于，所述存算系统包括非易失存储器模块及由全精度数字计算系统执行运算的变量分组模块和迭代模块，非易失性存储器模块包括数模转换器、非易失性存储器阵列、跨阻放大器和模数转换器，所述计算方法包括如下步骤： 1根据待求解问题数据集中各变量的关联性，变量分组模块将数据集中的变量分为若干个小组，然后对各个小组内的变量进行正交化和单位化处理，接着将处理后的变量数据映射到非易失性存储器阵列的有限的电导值上，并将分组信息与处理后的变量数据传输给迭代模块；其中，迭代模块用于在分组前向梯度回归的运算过程中执行残差向量和回归系数的迭代运算； 2数模转换器将迭代模块输出的残差向量先进行数据映射再转换为电压信号输入到非易失性存储器阵列，使得非易失性存储器阵列输出的电流信号为残差向量与各变量之间的余弦相似度，接着跨阻放大器将该电流信号转换为电压信号，最后模数转换器将该电压信号转换为数字信号并传输给迭代模块； 3迭代模块计算各分组变量的余弦相似度的L2范数，然后找到与残差向量最相关的变量分组，接着对该分组的变量的回归系数进行迭代更新，最后根据回归系数的迭代更新对残差向量进行迭代更新； 4判断迭代次数是否达到上限或残差向量的L2范数是否低于阈值，并判断是否终止迭代循环； 5重复步骤2～4，直到迭代次数达到上限或者残差向量的L2范数低于阈值时输出回归系数，完成问题求解。

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华中科技大学;湖北江城实验室，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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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