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龙图腾网获悉弗劳恩霍夫应用研究促进协会;萨尔大学申请的专利人工学习单元的递归耦合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：CN114556365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202080048132.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权人工学习单元的递归耦合是由海科·齐默尔曼;京特·富尔;安东尼·富尔设计研发完成，并于2020-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工学习单元的递归耦合在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在由至少两个人工学习单元形成的系统中的方法，该方法包括：在至少一个第一人工学习单元和第二人工学习单元处输入输入值；从第一人工学习单元获取第一输出值；基于第一人工学习单元的输出值形成一个或多个调制函数；将形成的一个或多个调制函数应用于第二人工学习单元的一个或多个参数，其中，一个或多个参数影响第二人工学习单元中输入值的处理和输出值的获得；并且最后，从该第二人工学习单元获取第二输出值。

本发明授权人工学习单元的递归耦合在权利要求书中公布了：1.一种在至少两个人工智能单元的系统中的方法，所述方法包括： 向至少第一人工智能单元（110、310、410、510、610）和第二人工智能单元（120、320、420、520、620）输入输入值（Xi），其中所述输入值包括传感器值和或音频数据和或图像数据； 获取所述第一人工智能单元（110、310、410、510、610）的第一输出值（Output1）； 基于所述第一人工智能单元的输出值（Output1）形成一个或多个调制函数（fmod_f、fmod_w）； 将所形成的一个或多个调制函数应用于所述第二人工智能单元（120、320、420、520、620）的一个或多个参数，其中，所述一个或多个参数影响所述第二人工智能单元（120、320、420、520、620）中输入值的处理和输出值的获得； 其中，所述人工智能单元（110、120；310、320；410、420；510、520；610、620、630）包括具有多个节点的神经网络，并且其中，所述一个或多个参数是以下中的至少一者：所述神经网络的节点的权重（wi）、节点的激活函数（fakt）、节点的输出函数（fout）、节点的传播函数； 获取所述第二人工智能单元的第二输出值（Output2）； 从至少两个人工智能单元中确定单元为所述系统中当前占主导地位的单元；以及 由所述当前占主导地位的单元的输出值（Output1，Output2）形成所述系统的当前总输出值，其中，所述总输出值表示所述输入值的分类。

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弗劳恩霍夫应用研究促进协会;萨尔大学，其通讯地址为：德国慕尼黑；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”。