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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测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：CN120578943B 。

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：202511086383.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测方法是由丛海芳;栾天云;陈思语;姚路宁;张裕如;马嘉悦;杨阳设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测方法，涉及磁芯损耗预测技术领域，获取输入特征：B波形、H波形、温度和频率；通过Mamba状态空间模型处理得到基本特征，通过特征转换模块将基本特征进行增强，得到中间特征；通过构建增强记忆状态空间模型，计算中间特征与记忆矩阵间的相似度，使用记忆矩阵检索的特征与中间特征融合获取精炼特征，最终经过输出层生成体积损耗预测值；记忆增强机制，通过外部记忆存储关键特征表示，显著提升了增强记忆状态空间模型的预测精度和泛化能力。

本发明授权一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强记忆状态空间模型的磁芯损耗预测方法，其特征在于，包括：获取输入特征：B波形、H波形、温度和频率；通过Mamba状态空间模型处理得到基本特征，通过特征转换模块将基本特征进行增强，得到中间特征； 在数据预处理阶段将B波形特征、H波形特征、温度特征和频率特征统一嵌入到高维特征空间，得到组合后的输入特征： ； 为拼接操作，通过Mamba状态空间模型，获得包含波形动态交互信息的基础特征： ； 其中，为Mamba状态空间函数； 通过构建增强记忆状态空间模型，计算中间特征与记忆矩阵间的相似度，使用记忆矩阵检索的特征与中间特征融合获取精炼特征，最终经过输出层生成体积损耗预测值； 记忆增强过程包含读取和写入操作，在读取阶段，增强记忆状态空间模型首先计算中间特征与记忆矩阵间的相似度： ； 其中,S为相似度矩阵，为归一化后的中间特征，为中间特征，为记忆矩阵的转置； 通过双向softmax操作获得相似度权重： ； 其中，为沿查询维度的softmax权重，为沿记忆维度的softmax权重，softmax为激活函数，用于计算维度参数，0表示列方向，1表示行方向。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春理工大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区南湖街道光机社区卫星路7089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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