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龙图腾网获悉芯潮流(珠海)科技有限公司申请的专利基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品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：CN120409569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510905259.9，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品是由周祝明设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品，其中，该方法包括以下步骤：获取对待测器件和测试夹具整体测量得到的待处理散射参数；将待处理散射参数输入预先训练的参数优化模型，参数优化模型训练时引入物理约束框架确保预测结果符合因果性、稳定性和无源性等物理规律，采用物理约束损失函数和频率自适应加权策略；获取参数优化模型输出的与待处理散射参数对应的等效模型；根据等效模型得到待处理散射参数对应的目标散射参数。本发明通过引入物理约束框架，有效解决了传统2xthru去嵌方法在高频区域特别是S11S21时的数值不稳定性和精度问题，同时确保结果的物理合理性和稳定性。

本发明授权基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习确定散射参数的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理散射参数，所述待处理散射参数对待测器件和连接所述待测器件的测试夹具整体进行测量得到； 将所述待处理散射参数输入预先训练的参数优化模型；其中，所述参数优化模型基于测量散射参数和所述测量散射参数经过去嵌处理并筛选得到的去嵌散射参数，在物理约束框架下通过深度学习方式训练得到； 获取所述参数优化模型输出的与所述待处理散射参数对应的等效模型； 根据所述等效模型得到所述待处理散射参数对应的第一目标散射参数； 训练得到所述参数优化模型的过程中，包括根据向量拟合模型设置损失函数，其中，所述损失函数表示为：总损失等于参数差异项、极点稳定性惩罚项中的实极点惩罚项、极点稳定性惩罚中复极点实部惩罚项、极点虚部约束项的和； 所述参数差异项的计算过程，包括：根据所述筛选得到的去嵌散射参数得到对应的初始物理参数，通过所述参数优化模型预测所述测量散射参数对应的预测物理参数，所述初始物理参数对应的初始向量拟合模型和所述预测物理参数对应的预测向量拟合模型分别进行频率响应计算，根据相同频率点下所述初始向量拟合模型得到的散射参数和所述预测向量拟合模型得到的散射参数之间的差异确定误差，将所有误差求平均数确定加权误差，其中，对于大于预设频率且S11S21的区域赋予相对于其他区域更高的权重； 在获取所述待处理散射参数后，判断所述待处理散射参数是否为频率区域大于预设频率下的散射参数，如是，将所述待处理散射参数输入所述参数优化模型得到所述等效模型，根据所述等效模型得到所述待处理散射参数对应的第一目标散射参数；如否，通过2xthru去嵌方法得到所述待处理散射参数对应的第二目标散射参数。

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