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龍圖騰網獲悉芯潮流(珠海)科技有限公司申請的專利基于深度學習確定散射參數的方法、裝置、介質及產品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：CN120409569B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510905259.9，技術領域涉及：G06N3/0499；該發明授權基于深度學習確定散射參數的方法、裝置、介質及產品是由周祝明設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習確定散射參數的方法、裝置、介質及產品在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習確定散射參數的方法、裝置、介質及產品，其中，該方法包括以下步驟：獲取對待測器件和測試夾具整體測量得到的待處理散射參數；將待處理散射參數輸入預先訓練的參數優化模型，參數優化模型訓練時引入物理約束框架確保預測結果符合因果性、穩定性和無源性等物理規律，采用物理約束損失函數和頻率自適應加權策略；獲取參數優化模型輸出的與待處理散射參數對應的等效模型；根據等效模型得到待處理散射參數對應的目標散射參數。本發明通過引入物理約束框架，有效解決了傳統2xthru去嵌方法在高頻區域特別是S11S21時的數值不穩定性和精度問題，同時確保結果的物理合理性和穩定性。

本發明授權基于深度學習確定散射參數的方法、裝置、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習確定散射參數的方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取待處理散射參數，所述待處理散射參數對待測器件和連接所述待測器件的測試夾具整體進行測量得到； 將所述待處理散射參數輸入預先訓練的參數優化模型；其中，所述參數優化模型基于測量散射參數和所述測量散射參數經過去嵌處理并篩選得到的去嵌散射參數，在物理約束框架下通過深度學習方式訓練得到； 獲取所述參數優化模型輸出的與所述待處理散射參數對應的等效模型； 根據所述等效模型得到所述待處理散射參數對應的第一目標散射參數； 訓練得到所述參數優化模型的過程中，包括根據向量擬合模型設置損失函數，其中，所述損失函數表示為：總損失等于參數差異項、極點穩定性懲罰項中的實極點懲罰項、極點穩定性懲罰中復極點實部懲罰項、極點虛部約束項的和； 所述參數差異項的計算過程，包括：根據所述篩選得到的去嵌散射參數得到對應的初始物理參數，通過所述參數優化模型預測所述測量散射參數對應的預測物理參數，所述初始物理參數對應的初始向量擬合模型和所述預測物理參數對應的預測向量擬合模型分別進行頻率響應計算，根據相同頻率點下所述初始向量擬合模型得到的散射參數和所述預測向量擬合模型得到的散射參數之間的差異確定誤差，將所有誤差求平均數確定加權誤差，其中，對于大于預設頻率且S11S21的區域賦予相對于其他區域更高的權重； 在獲取所述待處理散射參數后，判斷所述待處理散射參數是否為頻率區域大于預設頻率下的散射參數，如是，將所述待處理散射參數輸入所述參數優化模型得到所述等效模型，根據所述等效模型得到所述待處理散射參數對應的第一目標散射參數；如否，通過2xthru去嵌方法得到所述待處理散射參數對應的第二目標散射參數。

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