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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法、系統、設備及介質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：CN119720906B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202411795184.5，技術領域涉及：G06F30/367；該發明授權一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法、系統、設備及介質是由詹勁松;楊英豪;胡為;董紹峰;張恩霖設計研發完成，并于2024-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法、系統、設備及介質，該方法首先通過均衡器電路電磁響應曲線對逆向神經網絡進行訓練，通過訓練好的逆向神經網絡生成額外的均衡器電路參數數據，并與原始仿真數據組合成新的數據集，以達到解決仿真軟件耗時過長的問題，通過此新的數據集對正向神經網絡進行訓練，訓練好的正向神經網絡輸出預測的均衡器電磁響應曲線，將其與目標均衡器電磁響應曲線相比較，符合條件即利用逆向神經網絡生成實際符合條件的均衡器電路參數，并完成設計；系統、設備及介質用于承載和實現所述方法；本發明通過深度學習方法優化設計流程，實現了電路設計的自動化，減少設計時間和計算復雜度。

本發明授權一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習算法的模擬均衡器優化設計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、將隨機生成的均衡器電路的電磁響應曲線作為逆向神經網絡的輸入，用以訓練逆向神經網絡，得到訓練好的逆向神經網絡，利用訓練好的逆向神經網絡生成額外均衡器電路參數數據； 步驟2、利用步驟1訓練好的逆向神經網絡生成的額外均衡器電路參數數據與原始的仿真數據組合成新的數據集，新的數據集用于訓練正向神經網絡，達到收斂條件后，得到訓練好的正向神經網絡； 步驟3、將期望得到的均衡器電路電磁響應曲線輸入至步驟1訓練好的逆向神經網絡中，經逆向神經網絡生成預測的均衡器電路參數數據，再將生成的預測的均衡器電路參數數據輸入至步驟2訓練好的正向神經網絡中，正向神經網絡輸出預測的實際的均衡器電路電磁響應曲線；最后再將預測的實際的均衡器電路電磁響應曲線輸入至步驟1訓練好的逆向神經網絡中，得到實際的均衡器電路參數數據；最終得到經逆向神經網絡預測的實際的均衡器電路參數數據以及正向神經網絡預測的實際的均衡器電路電磁響應曲線。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2號；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”。