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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法和系统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：CN119514450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411566151.3，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法和系统是由张洋;张钊;张泽海;阳福香;葛行军;郑锟;岳晓瑞设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法和系统，方法包括：获取宽带有源混频器的响应，其中，响应包括转换增益G和噪声指数NF；将响应输入R‑INN模型，输出宽带有源混频器的设计参数，根据设计参数对有源混频器进行设计，其中设计参数包括电阻、电容，R‑INN模型通过实值非体积保持变换结合可逆神经网络构建，R‑INN模型通过训练集训练获得，训练集包括预设范围内设计参数及对应的响应。本发明通过引入一种结合实值非体积保持变换技术的改进可逆神经网络模型，优化了正向预测的精度并有效反推设计参数的后验分布，从而提高宽带有源混频器优化设计的效率和准确性。

本发明授权改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法和系统在权利要求书中公布了：1.改进可逆神经网络的宽带有源混频器可逆设计方法，其特征在于，包括： 获取宽带有源混频器的响应，其中，所述响应包括转换增益G和噪声指数NF； 将所述响应输入R-INN模型，输出所述宽带有源混频器的设计参数，根据所述设计参数对有源混频器进行设计，其中所述设计参数包括电阻、电容，所述R-INN模型通过实值非体积保持变换结合可逆神经网络构建，所述R-INN模型通过训练集训练获得，所述训练集包括预设范围内设计参数及对应的响应； 所述R-INN模型包括若干组相同的层次组合和特征调整层，每组层次组合包括：批量归一化层、实NVP非线性变换层和雅可比线性层； 所述批量归一化层，用于对输入的所述预设范围内设计参数进行批量归一化，获取标准化数据； 所述实NVP非线性变换层，用于采用所述实值非体积保持变换对所述标准化数据进行非线性数据变换； 所述雅可比线性层，用于通过线性变换对所述实NVP非线性变换层的输出数据进行处理并计算变换的雅可比矩阵； 所述特征调整层，用于基于所述雅可比矩阵进行数据自适应，输出预测的响应。

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