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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于迁移训练的静态电压降预测方法、系统及设备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：CN121072462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511555354.7，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权基于迁移训练的静态电压降预测方法、系统及设备是由丁虎;王子墨设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移训练的静态电压降预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及电路设计领域，具体涉及一种基于迁移训练的静态电压降预测方法、系统及设备，包括：获取样本电路特征图；使用策略网络为电压降预测模型生成迁移向量；使用迁移向量与样本电路特征图，在不更新电压降预测模型的模型参数的前提下对其进行训练，根据预定义的损失函数，计算累计奖励；根据累计奖励，通过梯度更新方法更新策略网络的参数，直到达到预设的收敛条件，得到完成训练的策略网络及其输出的最终迁移向量；基于最终迁移向量，对电压降预测模型进行迁移训练，得到目标模型；使用目标模型预测待分析电路特征图对应的静态电压降。本发明在保持电压降预测精度的同时，大幅提升模型跨不同电源分配网络拓扑的适应能力和部署效率。

本发明授权基于迁移训练的静态电压降预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移训练的静态电压降预测方法，用于分析电源分配网络中各个电路节点的静态电压降，其特征在于，包括： 获取与待分析电路特征图对应的样本电路特征图；其中，样本电路特征图中每个电路节点的标签表示其实际电压降； 使用策略网络为预训练的电压降预测模型生成迁移向量；其中，每个迁移向量对应电压降预测模型中的一个可训练块，可训练块包括下采样块及上采样块，迁移向量指示对应的可训练块在迁移训练中是否需要参数调整，或可训练块输出的特征是否需要进行自适应调整； 使用迁移向量与样本电路特征图，在不更新电压降预测模型的模型参数的前提下对电压降预测模型进行训练，根据预定义的损失函数，计算电压降预测模型输出的预测结果与标签的差异，得到累计奖励； 根据累计奖励，通过梯度更新方法更新策略网络的参数，直到达到预设的收敛条件，得到完成训练的策略网络及其输出的最终迁移向量； 基于最终迁移向量，对电压降预测模型进行迁移训练，得到目标模型； 使用目标模型预测待分析电路特征图对应的静态电压降； 其中，使用策略网络为预训练的电压降预测模型生成迁移向量的步骤包括： 获取电压降预测模型中各可训练块的顺序索引向量及类型指示向量； 将每个可训练块对应的顺序索引向量及类型指示向量输入策略网络的编码层进行编码与拼接，得到可训练块对应的编码向量； 将编码向量输入策略网络的前馈神经网络进行特征变换，得到激活特征； 将激活特征输入策略网络的多头注意力层进行特征交互，得到交互后的特征序列； 将特征序列进行聚合与非线性变换，得到每个可训练块对应的迁移概率； 将迁移概率与预定义的概率阈值进行比较，生成每个可训练块对应的两个二进制的迁移向量。

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