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龙图腾网获悉合肥中隐新材料有限公司申请的专利一种吸收剂电磁参数预测方法、系统、设备及介质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：CN120913699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511431156.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种吸收剂电磁参数预测方法、系统、设备及介质是由袁忠才;满柳园;孙迎松设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种吸收剂电磁参数预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种吸收剂电磁参数预测方法、系统、设备及介质，涉及材料科学技术领域。所述方法包括：获取待测数据；所述待测数据包括频率、粒径特征和物理启发特征；基于多分支神经网络构建电磁参数预测模型；所述多分支神经网络包括依次连接的输入层、共享特征提取层、分支层、深度连接层和输出层；将所述待测数据输入所述电磁参数预测模型，并输出吸收剂的电磁参数预测结果；所述电磁参数预测结果包括介电常数实部、介电常数虚部、磁导率实部和磁导率虚部。本发明能够提高吸收剂电磁参数的预测准确性。

本发明授权一种吸收剂电磁参数预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种吸收剂电磁参数预测方法，其特征在于，包括： 获取待测数据；所述待测数据包括频率、粒径特征和物理启发特征； 基于多分支神经网络构建电磁参数预测模型；所述多分支神经网络包括依次连接的输入层、共享特征提取层、分支层、深度连接层和输出层；所述分支层包括结构相同的介电常数分支和磁导率分支； 将所述待测数据输入所述电磁参数预测模型，并输出吸收剂的电磁参数预测结果；所述电磁参数预测结果包括介电常数实部、介电常数虚部、磁导率实部和磁导率虚部； 所述电磁参数预测模型的构建过程包括： 加载粒径特征数据，并整合电磁参数数据，得到特征关联数据；所述特征关联数据包括所有频率点上的电磁参数及对应的粒径特征； 对所述特征关联数据进行目标分离，并标注原始特征及对应的目标变量；所述原始特征为频率和粒径特征；所述目标变量为介电常数实部、介电常数虚部、磁导率实部和磁导率虚部； 基于所述特征关联数据构建物理启发特征，并将所述物理启发特征与所述原始特征进行拼接，得到更新后的训练数据集；所述更新后的训练数据集包括拼接后的特征数据集对应的目标变量； 将所述更新后的训练数据集输入所述多分支神经网络进行网络参数优化训练，并将训练好的网络确定为所述电磁参数预测模型。

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