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龍圖騰網獲悉貴州大學申請的專利一種基于離散序列浮點轉換的神經元連接方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115471668B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211228230.4，技術領域涉及：G06V10/40；該發明授權一種基于離散序列浮點轉換的神經元連接方法是由王崎;葛慶龍;吳晨陽;吳興財;張邦梅;吳雪設計研發完成，并于2022-10-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于離散序列浮點轉換的神經元連接方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于離散序列浮點轉換的新型神經元連接方法，包括通過對卷積對圖像的特征進行提取，得到由大量卷積核提取得到的特征序列，對特征序列進行位置標記并分區，構造10階等比數組與可學習整數序列，利用聚合的思路，對離散序列進行浮點轉換，將特征序列的數據維度縮減為一。本發明能有效減少全連接層的參數，適應模型輕量化要求。

本發明授權一種基于離散序列浮點轉換的神經元連接方法在權利要求書中公布了：1.一種基于離散序列浮點轉換的新型神經元連接方法，包括以下步驟： 1從圖像數據集中獲取原始圖像數據，選取現有的卷積神經網絡模型，將模型的全連接層以及預測層去除后，得到最終網絡模型，將原始圖像數據直接輸入至所述最終網絡模型中進行計算，經過網絡中的卷積層、激活層以及池化層，通過卷積對圖像的特征進行提取，得到由大量卷積核提取得到的特征序列； 2對長度為Length的特征序列進行分區，每個區間的長度為4，對每個區間按照起始位置進行編號，按照每個區間中浮點元素起始位置，對每個區間中的浮點元素進行位置編號，編號為0,1,2,3，按照區間中每個浮點元素的位置編號，找出每個區間中數值最大的浮點元素所對應的位置編號，將每個區間的最大數值編號重新組合為長度為Length4的數組，大小為：[1×Length4]，判斷該數組長度是否為奇數，若該數組長度為奇數則跳過，若該數組長度是偶數，則在數組最后添加一個節點，節點中的數值為0，至此得到位置特征標記序列αn，此步操作設為函數AXn，此步驟數學表達為：AXn＝αn，其中：αn是位置特征標記序列，Xn表示原始圖像數據經過最終網絡模型得到的特征序列； 3構造長度為奇數的10階等比數組βn，10階矩陣的長度與αn的長度相同，該數組中間元素的值為1，數組中元素表示為此操作的數學表達為將步驟2得到的位置特征標記序列αn與10階等比矩陣進行內積，將維度降低為一，得到高維特征浮點信息δ； 4可學習整數序列中的所有元素均為整數，整數取值范圍為0～9，且隨機取值，該序列長度與步驟2中特征標記奇序列長度相同，該序列表示為εn，將εn與步驟3得到的10階等比矩陣進行內積，將維度降低為一，得到高維可學習浮點信息γ； 5將高維可學習浮點信息與高維特征浮點信息相乘得到維度為一、量級為10x的超高維浮點特征信息，用符號表示為Y，該信息由特征序列聚合而來，具有原始圖像數據的超高層特征信息，且具有豐富的抽象語言信息； 6對步驟5得到的超高維浮點特征信息Y進行解碼操作，得到長度為為N的解碼序列μ，解碼序列中元素表示為μ0,μ1…μn-1,μn，此步操作設為函數BY，此步驟數學表達為此操作的數學表達為BY＝μ 其中：10x為超高維浮點特征信息Y的量級。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州大學，其通訊地址為：550025 貴州省貴陽市花溪區貴州大學（北區）科技處；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。