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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化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：CN119578213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411560425.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法是由李锦新;王景红;李高升设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及天线优化设计技术领域，具体涉及一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法，首先，根据天线S21参数的最优频率把采集的数据集划分为多个不同的组别，再根据该组别的数量建立相应数量分支的条件生成对抗网络；然后，利用编码器将数据映射为带有先验知识的潜在表示，建立的多分支条件生成对抗网络利用该潜在表示替代随机噪声来生成期望类别的天线尺寸参数和对应的S参数响应；接着，利用单调性分析和谱聚类算法构成双过滤策略来过滤掉生成的低质量数据；最后，基于保留下来的高质量数据，得到一个训练良好的多分支随机森林模型来对天线进行优化。经验证，本发明在降低收集数据的成本同时减少了天线的优化时间。

本发明授权一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支条件生成对抗网络的天线优化方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：收集天线的初始数据集； 步骤2：根据S21参数的最优频率划分数据集为多组； 步骤3：利用编码器将数据映射为潜在表示； 步骤4：建立一个多分支条件生成对抗网络，并利用潜在表示来生成天线的尺寸参数以及对应的响应参数； 步骤5：利用单调性分析和谱聚类算法过滤掉生成的低质量数据； 步骤6：基于保留下来的高保真度数据，训练一个多分支随机森林模型作为代理模型来优化天线； 在步骤6训练多分支随机森林模型的过程中，为S21数据建立了一个反向的多分支随机森林模型，输入为S21响应，输出为天线的尺寸参数；为S11数据建立了一个正向的多分支随机森林模型，输入输出与反向模型相反；具体把期望的S21响应向量输入到反向的多分支随机森林模型中对应的分支来获得相应的尺寸参数，再把该尺寸参数输入到S11的正向多分支随机森林模型中对应的分支来获得预测的S11响应数据；并在训练过程中，通过每次增加十条数据来挑选最优模型，设置最大迭代次数为30，最终以该最优模型来优化天线。

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