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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏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：CN114881218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210427530.9，技术领域涉及：G06N3/065；该发明授权基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏方法是由尹勋钊;叶文文;卓成设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏方法，涉及延长忆阻器工作寿命和提高交叉阵列推理正确率的设计。对于交叉阵列老化后硬件在线推理正确率降低的问题，通过利用已知的忆阻器老化信息，计算得到当前老化情况下的可编程权重的最值，依此对神经网络模型进行重训练，从而提高当前硬件在线推理的正确率；重训练过程中，将超出可编程权重最值的网络权重进行自动截断；对于忆阻器寿命有限的问题，利用神经网络导数的稀疏性，在硬件调整过程中，将绝对值小的导数抛弃，从而保证小导数所对应的忆阻器不被施加电压，阻止忆阻器的老化过程，延长其使用寿命。

本发明授权基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏方法在权利要求书中公布了：1.基于忆阻器老化感知的神经网络重训练和梯度稀疏方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1采集忆阻器的老化信息，计算老化后的忆阻器的有效可编程电阻范围： 其中，和分别是交叉阵列的忆阻器老化后的可编程电阻的最大值和最小值，和分别是全新忆阻器所能够存储的最大可编程电阻和最小可编程电阻，GT,t和HT,t为Arrhenius老化方程，其参数可以通过测量数据提取得到；S2基于S1求得的可编程电阻范围，分别求倒数得到老化后的忆阻器可编程电导范围，最大值和最小值分别为和并按照下述公式计算要执行的神经网络任务中可编程权重参数的最大值和最小值： 其中，和分别是交叉阵列中全新忆阻器所能存储的最大电导和最小电导，和分别为与交叉阵列相对应的可编程权重的最大值和最小值，Wmax和Wmin分别是神经网络初始模型中突触权重的最大值和最小值；S3基于神经网络可编程权重参数的最值，对已有的神经网络模型进行重训练；S4将调整后的神经网络突触权重参数映射到基于忆阻器的交叉阵列，映射为基本记忆单元的电阻值；S5根据神经网络后向传播方法计算得到的导数的正负，将导数分为两组，分别求正负两组导数的平均值，并将绝对值低于该平均值的导数忽略，即置为0；再按照当前导数值对对应忆阻器所存储的电阻进行硬件在线微调，即对忆阻器施加与导数符号相对应的正负电压： 其中，gradij是神经网络损失函数值Loss对权重wij求导得到的导数，Loss是硬件推理结果与实际的损失函数值，V0是在线调整时对忆阻器记忆单元施加的标准电压，Vij是交叉阵列第i行第j列的忆阻器记忆单元所对应的施加电压；重复该过程，直到其在线硬件推理正确率满足要求，该要求由人为指定。

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