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龙图腾网获悉杭州法动科技有限公司申请的专利基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法及装置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：CN118886323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411015080.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法及装置是由王高峰;管智敏;赵鹏设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法及装置。将多个射频器件置于多个不同相对位置，并记录其中心点相对位置以及频率进行参数扫描。利用全波电磁仿真器生成批量Y参数Yem，将Yem置于电路仿真器中使其具有与全波电磁仿真相同物理含义，仿真得到YSpice，将Yem与YSpice做差，生成差值ΔY定义此差值关系为耦合效应，构建电磁耦合深度学习模型。将电磁耦合深度学习模型与电路仿真器进行级联，得到整体仿真结果。本发明利用电路仿真器引入电磁耦合深度学习模型，使原本准确、快速的单一射频器件AI模型结合耦合效果，所得结果更加接近全波电磁仿真结果。

本发明授权基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于电磁耦合深度学习模型的射频器件建模方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 步骤1、获取数据： 多个射频器件置于多个不同相对位置，获取两个射频器件中心点在版图设计中的多个相对位置Δx，以及添加到上述射频器件上的多个信号频率freq，然后对相对位置Δx和信号频率freq进行两两组合，然后在全波电磁仿真器进行参数扫描批量仿真，获得对应的批量Y参数，记为Yem； 将Yem代入电路仿真器中，使等效电路具有与版图设计相同的物理含义，最终仿真得到Y参数Yspice； 计算Yem与Yspice的差值ΔY，将ΔY定义为两个射频器件的耦合效应； 将耦合效应ΔY作为对应相对位置Δx和频率信息freq的标签； 步骤2、对相对位置Δx、频率信息freq、耦合效应ΔY进行预处理，构建数据集； 步骤3、构建电磁耦合深度学习模型，并利用数据集对其进行训练、验证和测试；将上述步骤2预处理后的相对位置Δx和频率信息freq，作为电磁耦合深度学习模型的输入，上述射频器件对应的耦合效应ΔY作为电磁耦合深度学习模型的输出； 步骤4、将训练、验证和测试好的电磁耦合深度学习模型作为电路元器件置入电路仿真器，得到电路仿真结果。

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