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龙图腾网获悉为准(北京)电子科技有限公司申请的专利设备校准方法及装置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：CN114692427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210418706.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权设备校准方法及装置是由徐逢春设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本设备校准方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及设备校准技术领域，提供了一种设备校准方法及装置。该方法包括：获取训练参数，以及获取目标设备的第一射频参数和环境参数；利用校准设备对训练参数进行校准，得到校准结果；对训练参数和校准结果进行线性回归处理，得到回归结果，并根据回归结果构建仿真模型；从仿真模型中提取出第一逻辑图，并根据校准结果对第一逻辑图进行优化；根据优化后的第一逻辑图对仿真模型进行训练；将环境参数输入仿真模型，输出第二射频参数；当第二射频参数和第一射频参数的差值大于预设阈值时，基于第二射频参数和第一射频参数，对目标设备进行校准。采用上述技术手段，解决现有技术中对设备进行校准成本高和精确度低的问题。

本发明授权设备校准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种设备校准方法，其特征在于，包括： 获取训练参数，以及获取目标设备的第一射频参数和环境参数； 利用校准设备对所述训练参数进行校准，得到校准结果； 对所述训练参数和校准结果进行线性回归处理，得到回归结果，并根据所述回归结果构建仿真模型； 从所述仿真模型中提取出第一逻辑图，并根据所述校准结果对所述第一逻辑图进行优化； 根据优化后的第一逻辑图对所述仿真模型进行训练； 将所述环境参数输入所述仿真模型，输出第二射频参数； 当所述第二射频参数和所述第一射频参数的差值大于预设阈值时，基于所述第二射频参数和所述第一射频参数，对所述目标设备进行校准； 所述对所述训练参数和校准结果进行线性回归处理，得到回归结果，并根据所述回归结果构建仿真模型之后，所述方法还包括： 使用所述仿真模型和神经网络模型构建仿真网络模型； 利用所述训练参数对所述仿真网络模型进行训练； 从训练后的仿真网络模型中提取出第二逻辑图，并根据所述校准结果对所述第二逻辑图进行优化； 根据优化后的第二逻辑图对所述仿真网络模型进行再训练； 将所述环境参数输入所述仿真网络模型，输出所述第二射频参数； 所述根据优化后的第二逻辑图对所述仿真网络模型进行再训练，包括： 根据优化后的所述第二逻辑图，确定出所述训练参数对应的训练数据集； 在整个训练过程中，第一轮训练：在冻结所述神经网络模型的情况下，使用所述训练数据集训练所述仿真网络模型，以更新所述仿真网络模型中的所述仿真模型的参数； 第二轮训练：在冻结所述仿真模型的情况下，使用所述训练数据集训练所述仿真网络模型，以更新所述仿真网络模型中的所述神经网络模型的参数； 第三轮训练：使用所述训练数据集训练所述仿真网络模型，以更新所述仿真网络模型中的所述仿真模型和所述神经网络模型的参数。

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