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龙图腾网获悉深圳市中达瑞和科技有限公司申请的专利带通滤波片设计方法、系统及存储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：CN120597736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511107102.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权带通滤波片设计方法、系统及存储介质是由郑帆;曾文君;梁正平;吕鹏;刘湘宇;沈昱;符哲通;梁洪易设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本带通滤波片设计方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种带通滤波片设计方法、系统及存储介质，所述方法包括：随机生成多个膜系参数矩阵，并将多个所述膜系参数矩阵作为初始种群，其中，所述膜系参数矩阵由带通滤波片的多个膜层对应的材质类型和厚度构建得到；基于两阶段进化的不平衡多模态多目标优化算法对所述初始种群进行迭代优化，其中，获取与所述膜系参数矩阵对应的带通曲线，并根据所述带通曲线获取其对应体现的带通性能，根据所述带通性能进行种群的迭代优化，直到满足预设迭代次数，输出得到多个膜系参数矩阵最优解；从多个所述膜系参数矩阵最优解中任意选择一个，确定其多个膜层对应的材质类型和厚度，设计得到所述带通滤波片。本发明提高了带通滤波片设计效率。

本发明授权带通滤波片设计方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种带通滤波片设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、随机生成多个膜系参数矩阵，并将多个所述膜系参数矩阵作为初始种群，其中，所述膜系参数矩阵由带通滤波片的多个膜层对应的材质类型和厚度构建得到； S102、基于两阶段进化的不平衡多模态多目标优化算法对所述初始种群进行迭代优化，其中，获取与所述膜系参数矩阵对应的带通曲线，并根据所述带通曲线获取其对应体现的带通性能，根据所述带通性能进行种群的迭代优化，直到满足预设迭代次数，输出得到多个膜系参数矩阵最优解； S103、从多个所述膜系参数矩阵最优解中任意选择一个，确定其多个膜层对应的材质类型和厚度，设计得到所述带通滤波片； 其中，步骤S102中，所述基于两阶段进化的不平衡多模态多目标优化算法包括以下步骤： S201、初始化迭代次数为0； S202、当所述迭代次数小于预设阶段分界点与所述预设迭代次数的乘积时，进入第一迭代阶段，执行步骤S203；否则进入第二迭代阶段，执行步骤S206： S203、根据当前种群中的不同个体对应的帕累托支配等级生成交配池，并通过模拟二进制交叉和多项式变异生成子代种群，所述帕累托支配等级由当前个体对应的所述带通性能按照帕累托支配关系对其他个体对应的所述带通性能进行比较得到； S204、获取当前迭代阶段的父代与子代种群组成的第一类集合中的每一个体的适应度，并根据预设收敛性策略对所述第一类集合中的个体的收敛性进行处理，所述适应度表示个体在种群迭代过程可能被保留的程度，所述收敛性表示个体接近最优解的程度； S205、根据所述适应度从所述第一类集合中选择个体组成下一代种群，使迭代次数加1，返回步骤S202； S206、将当前种群通过聚类算法聚类得到多个子种群，每一个所述子种群对应一个最优解区域； S207、在每一个所述最优解区域中，根据不同个体对应的帕累托支配等级生成交配池，并通过模拟二进制交叉和多项式变异生成子代种群； S208、将每个所述子种群与其对应的所述子代种群合并组成第二类集合，分别统计不同的所述第二类集合中的关于帕累托支配等级的全局非支配个体和支配个体，得到全局非支配个体集合和支配个体集合； S209、若所述全局非支配个体集合的规模小于所述初始种群的规模，将支配个体集合中的当前非支配个体移入非支配个体集合，直至其规模与所述初始种群相同； S210、判断是否存在所述子种群中的所述全局非支配个体的数量小于预设收敛阈值： 若是，从非支配个体集合中基于种群多样性选择个体，组成下一代种群； 若否，从非支配个体集合中基于所述收敛性与所述适应度选择个体，组成下一代种群； S211、使所述迭代次数加1，若所述迭代次数满足所述预设迭代次数，则输出当前每一个所述最优解区域中的最优个体，得到多个所述膜系参数矩阵最优解；否则，返回步骤S206。

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