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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司申请的专利一种用于机器学习训练数据的准线性变换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：CN115859103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211525203.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法是由陈静;吴家浩;郭宇锋;姚清;代玙璇;姚佳飞;张珺;张茂林设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法，包括步骤1、获取数据集，明确输入X和输出Y，对数据集输入X和输出Y之间的关系进行模拟，获取Y随X的变化形式；步骤2、定义转换函数，该函数可近似模拟输入X与输出Y之间的变化关系；步骤3、优化步骤2中的转换函数，代入输入X进行数据变换，将其转换成Z作为新的模型输入；步骤4、构建新的输入Z和输出Y之间的机器学习模型。本发明通过转换函数对输入数据进行数据变换，使得机器学习模型中的输入与输出呈现准线性化关系，可降低机器学习模型的复杂度，有效提高机器学习模型的模拟精度。

本发明授权一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法在权利要求书中公布了：1.一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、获取数据集，具体包括如下步骤： 步骤1-1、确定输出Y：针对多种半导体器件，明确需要预测的电性能参数Y，该电性能参数Y即为机器学习的输出Y； 步骤1-2、明确输入X：针对多种半导体器件，明确影响输出Y的输入X；其中，每组输入X均包括2个电学参数和3个结构参数；3个结构参数分别为沟道长度l、半径r和栅氧化层厚度tox；2个电学参数分别为栅极电压vg和漏极电压vd；输出Y为晶体管的漏极电流id； 步骤1-3、获取数据集：采用实验或仿真分析的方法，对每组输入X均获取得到一个对应的输出Y； 步骤1-4、拟合曲线：根据步骤1-3获取的数据集，拟合获得每个电学参数的曲线以及Y关于的函数形式； 步骤2、定义转换函数：定义U随V变化的函数；其中，V为电学参数或电学参数归一化后的值；为电学参数函数转换后的值；中具有若干个待定系数； 栅极电压vg的转换函数为，漏极电压vd的的转换函数为；其中，G取值为2，m、n为待定系数； 步骤3、优化转换函数，具体包括如下步骤： 步骤3-1、转换电学参数：将步骤1中每组输入X中的每个电学参数或电学参数归一化后的值，均代入步骤2中对应的转换函数中，从而得到具有待定系数的； 步骤3-2、确定最佳待定系数：将步骤3-1获得的U值，与步骤1中对应组输入X的输出Y或输出Y的归一化值，进行拟合；当拟合曲线接近直线时的待定系数即为确定的最佳待定系数； 步骤4、构建机器学习模型：机器学习模型具有输入X和输出Y；其中，输入X中的每个电学参数均采用步骤3优化后的转换函数进行转换后的U值。

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