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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署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：CN121094025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511641615.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署方法是由林芃;熊雪皓;陈鹏;潘纲设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署方法，包括：1采用Reset‑Set双序列验证结合无扰动电导读取，将ReRAM阵列的器件状态细分为易用状态、低影响状态、高影响状态三类；配置差异化得分，生成与ReRAM阵列维度一致的状态矩阵和得分矩阵；2基于状态矩阵和得分矩阵，以子阵列归一化得分率最大为目标，通过贪心算法、爬山算法、遗传算法相结合，筛选出与目标权重矩阵匹配的目标子阵列；3将目标权重矩阵按行列映射至目标子阵列，通过适配的编程脉冲将权重转化为器件电导，完成固化部署。利用本发明，可以显著提升ReRAM存算一体阵列的硬件利用率与神经网络权重部署效率。

本发明授权一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署方法在权利要求书中公布了：1.一种ReRAM存算一体阵列的神经网络部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采用Reset-Set双序列验证结合无扰动电导读取，将规模ReRAM阵列的器件状态细分为易用状态、低影响状态、高影响状态三类；按配置差异化得分，生成与ReRAM阵列维度一致的状态矩阵和得分矩阵；其中，、、分别对应状态、、； 2基于状态矩阵和得分矩阵，以子阵列归一化得分率最大为目标，通过贪心算法、爬山算法、遗传算法相结合，筛选出与目标权重矩阵匹配的目标子阵列，尺寸为；具体为： 贪心算法：按行、列得分降序各选前行、列，得初始行集、初始列集； 爬山算法：循环替换初始行集中最低分行与未选中最高分行、初始列集中最低分列与未选中最高分列，直至无替换，得到优化后的行集、列集； 遗传算法：以位行编码与N位列编码表示筛选方案，经种群初始化、选择、交叉、变异、精英保留操作，迭代后得最终优化后的行集、列集，即目标子阵列； 3将目标权重矩阵按行列映射至目标子阵列，通过适配的编程脉冲将权重转化为器件电导，完成固化部署。

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