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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于神经网络的模拟电路设计方法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：CN119337799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411347289.4，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权基于神经网络的模拟电路设计方法是由李肯立;薛尤鸣;刘楚波;肖国庆;周旭;阳王东;唐卓设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的模拟电路设计方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于神经网络的模拟电路设计方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取模拟电路设计的训练数据集；基于训练数据集和电路模型指标，设计模拟电路设计对应的激活函数类型；识别初始神经网络对应的神经元数量，基于神经元数量确定神经元电路模块对训练数据集的处理模式和空间分布；根据激活函数类型以及确定的处理模式和空间分布进行模拟电路设计，构建多层级复杂神经元组的神经网络训练电路；采用训练数据集对多层级复杂神经元组的神经网络训练电路进行训练，得到仿真验证的神经网络电路模型。整个方案可以实现高效且准确的模拟电路设计。

本发明授权基于神经网络的模拟电路设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的模拟电路设计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取模拟电路设计的训练数据集； 基于所述训练数据集和电路模型指标，设计模拟电路设计对应的激活函数类型； 识别初始神经网络对应的神经元数量，基于所述神经元数量确定神经元电路模块对所述训练数据集的处理模式和空间分布；处理模式是指将4分类变成当前应用场景需要的三分类、二分类；空间分布是指把封装好的神经元电路调取出来进行排列和连接，以在后续处理中实现模拟电路设计； 根据所述激活函数类型以及确定的所述处理模式和空间分布进行模拟电路设计，构建多层级复杂神经元组的神经网络训练电路； 采用所述训练数据集对所述多层级复杂神经元组的神经网络训练电路进行训练，得到仿真验证的神经网络电路模型； 所述获取模拟电路设计的训练数据集包括：获取模拟电路设计的所需数据和输入电压域；根据所需数据和输入电压域进行数据映射，得到训练数据集； 所述基于所述训练数据集和电路模型指标，设计模拟电路设计对应的激活函数类型包括：基于所述训练数据集和电路模型指标，确定模拟电路组成器件类型和模拟电路不同器件工作模式；根据模拟电路组成器件类型和模拟电路工作模式，确定目标模拟输入信号类型；根据所述目标模拟输入信号类型，选择模拟电路设计对应的激活函数类型； 所述采用所述训练数据集对所述多层级复杂神经元组的神经网络训练电路进行训练，得到仿真验证的神经网络电路模型之后，还包括：获取所述仿真验证的神经网络电路模型的前馈传输网络的传递函数Hs和反馈传输网络的传递函数为Gs；采用负反馈系统调节前馈传输的方式，得到所述仿真验证的神经网络电路模型的输入信号关系函数INs和输出信号关系函数OUTs；基于所述前馈传输网络的传递函数Hs和反馈传输网络的传递函数为Gs、以及所述输入信号关系函数INs和输出信号关系函数OUTs，检测所述仿真验证的神经网络电路模型是否合格；若不合格，则返回所述基于所述训练数据集和电路模型指标，设计模拟电路设计对应的激活函数类型。

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