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龙图腾网获悉无锡逍遥科技有限公司申请的专利一种集成光子预测方法、装置、设备、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：CN120217865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510303170.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种集成光子预测方法、装置、设备、介质及产品是由赵智凯;董春磊;韩雨辉;曹鹏飞;雷剑设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成光子预测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成光子预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及集成光子技术领域。所述方法是在获取用于对目标集成光子对象进行仿真效果预测的配置数据后，先采用数据采集算法从已被舍弃且与目标对象匹配的所有历史仿真样本数据中采集样本数据，并将采集结果添加到样本数据集中，然后应用数据集对基于人工神经网络的机器学习模型进行率定验证建模，得到仿真效果预测模型或反向结构预测模型，最后应用预测模型，得到目标集成光子对象的设计参数并予以输出，如此可以充分利用在设计过程中产生的全部无效仿真数据，为用户实现在同一集成光子结构下的不同功能节约仿真设计时间，便于实际应用和推广。

本发明授权一种集成光子预测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种集成光子预测方法，其特征在于，包括： 获取用于对目标集成光子对象进行仿真效果预测或者反向结构预测的配置数据，其中，所述目标集成光子对象包括有待设计的集成光子器件或集成光电子系统链路，所述配置数据包含有所述目标集成光子对象的设计参数配置信息，所述设计参数配置信息包含有待优化的多维设计参数； 采用数据采集算法从已被舍弃且与所述目标集成光子对象匹配的所有历史仿真样本数据中采集所述历史仿真样本数据，并将采集结果添加到样本数据集中，其中，所述历史仿真样本数据包含有用于互为模型输入项与模型输出项的所述多维设计参数的历史仿真用参数值与历史仿真效果指标值； 应用所述样本数据集，对基于神经网络的机器学习模型进行率定验证建模，得到用于在输入所述多维设计参数的参数值后输出相应仿真效果指标值的仿真效果预测模型或用于在输入仿真效果指标值后输出相应的所述多维设计参数的参数值的反向结构预测模型； 应用所述仿真效果预测模型或所述反向结构预测模型，得到所述目标集成光子对象的设计参数并予以输出，具体包括：将所述目标集成光子对象的目标效果指标值输入所述反向结构预测模型，得到所述目标集成光子对象的设计参数并予以输出；不断地调整所述目标集成光子对象的设计参数并导入所述仿真效果预测模型，直到输出的仿真效果指标值达到所述目标效果指标值，将此时的模型输入数据作为所述目标集成光子对象的设计参数并予以输出。

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