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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院申请的专利基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成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：CN120046447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510218116.0，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法是由周文超;徐长卿;曾灿禧;刘毅;廖新芳;杨银堂设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体涉及基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法，通过GAN的高效数据生成能力，能够在少量真实实验数据的基础上生成与实际数据分布一致的高质量模拟数据，从而减少对实验数据的高度依赖。本发明不仅能够为机器学习模型提供多样化、高精度的训练数据，还能显著降低数据获取的时间和经济成本，有效弥补传统建模方法和现有机器学习技术的不足。通过本发明的应用，可以显著提升单粒子效应建模的精度和效率，为抗辐射加固电路的设计提供重要的技术支持，满足大规模宇航集成电路设计的实际需求。

本发明授权基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的单粒子效应数据生成方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建基于TCAD仿真的训练数据集，建立并校准NMOS器件结构模型， 通过TCAD进行重离子轰击仿真构建单粒子效应模型，设置重离子LET值为4-100MeV·cm²mg，入射角度为0-90°，轰击位置为NMOS漏极，并校准复合模型参数； 所述单粒子效应模型为包括Shockley-Read-Hall模型、Auger和direct的复合模型，其他应用的模型包括有效态密度模型、费米-狄拉克统计、碰撞电离和Lucent模型； 基于数据变化率对单粒子瞬态电流进行分段采样，根据单粒子瞬态电流特点按预设比例分配采样点，结合梯度变化率和插值生成训练数据集； S2：基于条件生成对抗网络的数据生成： 构建CGAN模型，以LET值、入射位置及角度为条件信息，隐空间噪声为输入，生成单粒子瞬态电流数据； 训练生成器与判别器，模型训练数据采用TCAD仿真获得的不同重离子LET值、入射角度和入射位置下16组粒子瞬态电流数据作为训练集，生成并判断获得与真实数据分布接近的高质量数据； S1中，对所述单粒子瞬态电流进行分段采样包括： 按照[T0，Tmax]，[Tmax，T0.1max]，[T0.1max，T0.01max]将瞬态电流划分为三个区间，采样点分配比例为40%、40%、20%； 其中T0为离子轰击时刻，Tmax为瞬态电流达到最大值时刻，T0.1max为瞬态电流衰减到10%最大电流值时刻，T0.01max为瞬态电流小于1%最大电流值时刻； 在各区间内均匀划分N2个子区间，根据梯度变化率动态分配采样点，确保每个子区间至少包含1个采样点； 通过插值修正采样点数量，生成一致性数据集。

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