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龙图腾网获悉深圳市华达丰电子有限公司申请的专利一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法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：CN119603388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411681679.5，技术领域涉及：H04M1/24；该发明授权一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法是由谭庭处;黄义芬设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法，属于手机主板技术领域。本发明解决了现有技术无法进行手机主板性能参数校准的问题，本发明通过训练集数据对人工智能模型进行训练，并对训练后的人工智能模型进行评估和优化，可以提高人工智能模型预测的准确性，而将优化后的人工智能模型应用到手机主板性能参数的校准中，使人工智能模型能够预测手机主板性能，从而可以帮助人工智能模型预测的手机主板性能参数与实际性能之间的差异，然后根据预测结果，指出手机主板存在的优化建议，进而对手机主板的参数进行调整，以优化手机主板的性能，最后，通过测试可以验证手机主板性能参数校准的效果，确保手机主板性能参数校准的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的手机主板性能参数校准的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：收集手机主板的相关性能数据，同时，建立人工智能模型，对收集的手机主板的性能数据进行预处理并整合成训练集数据； 所述预处理，还包括： 提取去除噪声前的数据信息； 根据去除噪声前的数据信息的数值，获取去除噪声前的数据信息的数据分布图，作为第一数据分布图； 根据去除噪声后的数据信息的数值，获取去除噪声后的数据信息的数据分布图，作为第二数据分布图； 将所述第一数据分布图和第二数据分布图进行比较，获取所述第一数据分布图和第二数据分布图的相似度数值； 将所述第一数据分布图和第二数据分布图的相似度数值与预设的相似度阈值进行比较； 当所述第一数据分布图和第二数据分布图的相似度数值不低于预设的相似度阈值，则对去除噪声后的数据信息进行数据质量评价； 当所述第一数据分布图和第二数据分布图的相似度数值低于预设的相似度阈值，则遍历第一数据分布图的每个数据信息和第二数据分布图的每个数据信息，获取每个数据信息在第一数据分布图和第二数据分布图中的分布位置； 根据所述每个数据信息在第一数据分布图和第二数据分布图中的分布位置获取分布位置直线距离； 根据每个数据信息在第一数据分布图和第二数据分布图中的分布位置对应的直线距离获取数据失真程度系数；其中，所述数据失真程度系数通过如下公式获取： 其中，S表示数据失真程度系数；k表示第一数据分布图和第二数据分布图中所包含的数据信息的个数；Li表示第i个数据信息对应的分布位置的直线距离；Lyi表示满足相似度阈值的第i个数据信息对应的分布位置所允许的最小直线距离；m表示k个数据信息中的分布位置的直线距离超过其对应的分布位置所允许的最小直线距离的数据信息的个数；n表示k个数据信息中的分布位置的直线距离为0的数据信息的个数；q表示k个数据信息中的分布位置的直线距离未超过其对应的分布位置所允许的最小直线距离，且，直线距离非零的数据信息的个数；s01、s02和s03分别表示第一调节系数、第二调节系数和第三调节系数； 当所述数据失真程度系数超过预设的系数阈值，则进行去噪运行异常报警； 当所述数据失真程度系数未超过预设的系数阈值，则对去除噪声前的数据信息进行重新数据清洗； 步骤二：使用训练集数据训练人工智能模型，使训练学习后的人工智能模型对手机主板的性能表现进行预测； 步骤三：训练完成后，对人工智能模型进行评估，并根据评估结果对人工智能模型进行优化； 步骤四：将优化后的人工智能模型应用于手机主板性能参数的校准中，以实现手机主板性能参数的校准； 步骤五：基于人工智能模型的预测，对手机主板的参数进行调整，以优化手机主板的性能； 步骤六：对经过参数调整的手机主板进行测试，通过测试验证手机主板性能参数校准的效果。

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