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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于移位运算的动态通道归一化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：CN121659868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610171469.4，技术领域涉及：G06F30/34；该发明授权一种基于移位运算的动态通道归一化方法是由张马路;王帅;郭付锴;肖逸臣设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移位运算的动态通道归一化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移位运算的动态通道归一化方法，属于人工智能与集成电路设计技术领域。本发明通过分段线性拟合与二值化幂次插值机制，构建一种无除法、无浮点指数的归一化算子，以实现基于移位运算的硬件友好型动态通道归一化，将传统的高复杂度非线性映射转化为底层硬件最高效的移位和加法运算，在大幅降低电路面积与功耗的同时，保持模型的特征提取能力。

本发明授权一种基于移位运算的动态通道归一化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于移位运算的动态通道归一化方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，接收深度神经网络中进行归一化运算的有符号定点的输入信号，定义表示输入信号的位宽；其中，输入信号的格式为：最高1位为符号位，中间位为整数位，低位为小数位，即； 将输出信号的位宽定义为，用于输出归一化运算的量化结果；其中，深度神经网络的输入数据为图像数据或文本数据或音频数据； 步骤2，生成位宽的幅值信号：根据输入信号的符号位判断其正负，若为负，则对输入信号执行按位取反加一操作得到幅值信号；若为正，则将输入信号直接作为幅值信号； 步骤3，根据预设的缩放系数对输入信号执行算术右移位操作，生成线性区备选结果，其中，为预设的线性区缩放参数； 步骤4，从生成的幅值信号中提取用于分段拟合的关键参数，包括： 截取幅值信号的高位作为整数索引； 截取幅值信号的低位作为小数权重； 步骤5，基于移位生成区间边界： 加载预设的基准常数，并对其进行算术右移位，得到下界信号； 对基准常数算术右移位，得到上界信号； 步骤6，以小数权重为上界信号的权重，以互补权重为下界信号的权重，对上、下界信号进行线性插值，生成拟合结果；并根据补码规则生成拟合结果的负值形式； 步骤7，根据输入信号的符号位生成非线性区备选结果： 若为负，则将符号位1与拟合结果组合生成非线性区备选结果；或者将拟合结果负值形式作为非线性区备选结果； 若为正，则将符号位0与拟合结果的负值形式组合生成非线性区备选结果；或者将拟合结果的正值形式作为非线性区备选结果； 步骤8，根据输入信号的绝对值，通过比较器判断其与1左移位的结果的大小关系，若小于则输出步骤3的线性区备选结果；否则，输出步骤7的非线性区备选结果。

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