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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种神经网络的参数定点化方法及系统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：CN117131904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311004047.0，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种神经网络的参数定点化方法及系统是由杜欣颖;金磊;赵康设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络的参数定点化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种神经网络的参数定点化方法及系统，涉及神经网络部署技术领域，该方法包括：对神经网络的结构进行编码得到网络结构编码；对神经网络的各预设参数的各位宽组合分别进行编码，得到每个位宽组合的参数定点化编码；将每个位宽组合的参数定点化编码和网络结构编码作为种群中一个个体；基于种群，采用遗传算法输出优化后的参数定点化编码；遗传算法中计算每个个体的适应度时，根据预测每个个体对应的网络结构和预设参数的定点化位宽部署到FPGA上的准确率和速度确定每个个体的适应度；采用优化后的参数定点化编码对应的各预设参数的位宽作为神经网络部署到FPGA上的各预设参数的定点化位宽。在保证部署准确率的同时提高部署速度。

本发明授权一种神经网络的参数定点化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的参数定点化方法，其特征在于，包括： 对神经网络的结构进行编码得到网络结构编码；神经网络为卷积神经网络，卷积神经网络用于图像识别； 对神经网络的各预设参数的各位宽组合分别进行编码，得到每个位宽组合的参数定点化编码；预设参数包括二进制总位宽以及整数位宽； 初始化遗传算法的种群：将每个位宽组合的参数定点化编码和所述网络结构编码作为种群中一个个体； 基于所述种群，采用所述遗传算法输出优化后的参数定点化编码；所述遗传算法中计算每个个体的适应度时，根据预测每个个体对应的网络结构和预设参数的定点化位宽部署到FPGA上的准确率和速度确定每个个体的适应度； 将卷积神经网络部署在硬件设备时，采用优化后的参数定点化编码对应的各预设参数的位宽作为所述神经网络部署到FPGA上的各预设参数的定点化位宽； 所述的神经网络的参数定点化方法，还包括将所述网络结构编码和所述参数定点化编码输入到部署预测模型，输出部署准确率和速度； 所述部署预测模型是采用训练集对全连接神经网络进行训练得到的，所述训练集中样本数据包括输入数据和标签数据，所述输入数据为样本编码数据，所述样本编码数据包括样本神经网络对应的网络结构编码和参数定点化编码，所述标签数据为样本神经网络部署到FPGA上的准确率和速度； 计算每个个体的适应度时，根据预测每个个体对应的网络结构和预设参数的定点化位宽部署到FPGA上的准确率和速度确定每个个体的适应度，具体包括： 采用适应度函数计算每个个体的适应度，所述适应度函数表示为： ； 其中，表示第i个个体的适应度，表示第i个个体对应的所述网络结构编码和所述参数定点化编码输入到所述部署预测模型输出的准确率，表示第i个个体对应的所述网络结构编码和所述参数定点化编码输入到所述部署预测模型输出的速度，为对应的期望值，表示ranking函数。

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