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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明提供一种基于振荡神经网络的信息内容确认方法及系统，其方法包括：将输入的数字信号编码为至少一个第一频率信号；对每个所述第一频率信号进行特征抽象化操作，生成对应的第二频率信号；对每个所述第二频率信号进行分类，输出分类结果，以基于所述分类结果确认所述待确认信息的内容，本发明通过对频率信号进行特征抽象化操作，进而克服了由于频率信号数值范围大且离散的特点，现有的传统神经网络训练方法无法应用于其上的问题，本发明的神经网络模型采用频率信号确认信息，可以实现高效、精确的振荡神经网络神经网络训练与推理，同时不存在实际部署导致的精度丢失问题。

主权项：1.一种基于振荡神经网络的信息内容确认方法，其特征在于，包括：将输入的数字信号编码为至少一个第一频率信号；所述数字信号是对待确认信息进行数字化得到；对每个所述第一频率信号进行特征抽象化操作，生成对应的第二频率信号；对每个所述第二频率信号进行分类，输出分类结果，以基于所述分类结果确认所述待确认信息的内容；其中，所述将输入的数字信号编码为至少一个第一频率信号，包括：对所述数字信号每一信号位上的信号进行移位操作，生成对应每一信号位的第一移位信号，所述第一移位信号的信号值处于第一设定范围内；对所述第一移位信号进行低位移出或高位移出操作，生成第二移位信号，所述第二移位信号的信号值处于第二设定范围内；将所述第二移位信号映射至一第一预设映射范围，生成所述第一频率信号，所述第一频率信号为一设定值的N倍，N为大于等于1的正整数；其中，所述对每个所述第一频率信号进行特征抽象化操作，生成对应的第二频率信号，包括：将每个所述第一频率信号映射至一第二预设映射范围，得到对应的第一映射信号，所述第一映射信号为所述第二预设映射范围内的任意整数值；结合一第一预设权重矩阵对所有所述第一映射信号进行乘加计算操作，得到第一乘加结果；将所述第一乘加结果反映射至所述第一预设映射范围，生成对应第二频率信号，所述第二频率信号为所述设定值的N倍，N为大于等于1的正整数；其中，所述对每个所述第二频率信号进行分类，输出分类结果，包括：将每个所述第二频率信号映射至一第三预设映射范围，得到对应的第二映射信号，所述第二映射信号为所述第二预设映射范围内的任意整数值；结合一第二预设权重矩阵对所有所述第二映射信号进行乘加计算操作，得到第二乘加结果；对每个第二乘加结果进行比较，选取响应值最大的所述第二乘加结果作为所述分类结果。

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权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于振荡神经网络的信息内容确认方法及系统