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龙图腾网获悉成都威频科技有限公司申请的专利神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计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：CN115130384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210777871.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法及装置是由樊鑫安;刘畅;王明;代宇恒;杜姗姗设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法及装置在说明书摘要公布了：一种神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法及装置，方法包括：建立粗糙模型；将设计参量和辅助参量送入粗糙模型得到响应；以每一组设计参量及其对应的响应作为神经网络输入向量，将辅助变量作为神经网络输出向量，组成训练样本；利用训练样本训练神经网络；优化粗糙模型到最优时选取设计参量X c 1；建立精细模型，令其设计变量X f 1=X c 1得到响应R f X f 1；将响应R f X f 1和设计变量X f 1输入训练好的神经网络得到辅助变量；将辅助变量送入粗糙模型，优化到最优时设计参量为X c 2；令X f 2=X c 2得响应R f X f 2；直到达到满足要求，若未满足，以新的精确模型的响应和设计变量返回至辅助变量获取步骤继续执行。通过神经网络简化隐式空间映射中的参数提取过程，提高设计效率和精度。

本发明授权神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络辅助隐式空间映射的滤波器设计方法，其特征在于，包括步骤： 建立微带滤波器的等效电路模型作为粗糙模型； 选取一组与滤波器结构相关的设计参量X c，并选一组辅助参量X，构成一组输入向量CX送入粗糙模型仿真得到一组响应向量CY； 以每一组设计参量X c以及其对应的响应向量CY作为神经网络的输入向量NX，将辅助变量X作为神经网络的输出向量NY，组成训练样本； 利用训练样本训练神经网络； 优化粗糙模型以使其响应达到最优，选取此时的设计参量X c 1； 建立滤波器全波电磁仿真模型作为精细模型，并令其设计变量X f 1=X c 1进行全波电磁仿真，得到响应R f X f 1； 辅助变量获取：将响应R f X f 1和设计变量X f 1输入训练好的神经网络，得到辅助变量X 1； 将辅助变量X 1送入粗糙模型，优化设计参量以使响应达到最优，此时设计参量X c 2； 令设计变量X f 2=X c 2并送入精细模型得到响应R f X f 2； 若已达到精细模型的响应设计要求，则结束； 若未达到，则返回至辅助变量获取步骤，以最新得到的精确模型的响应和设计变量作为训练好的神经网络的输入，继续执行。

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