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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司刘家峡水电厂申请的专利基于机器学习的集成电源箱内部布线优化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：CN120470942B 。

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：202510959444.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的集成电源箱内部布线优化方法是由王雷;孙继军;吴智高;吕建明;郭得忠;郭琛良设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的集成电源箱内部布线优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的集成电源箱内部布线优化方法，包括如下步骤：步骤一：构建空间拓扑图；步骤二：利用扩散变换器结合注意力机制生成三维布线路径潜势张量；步骤三：形成布线路径历史记录集；步骤四：识别电磁干扰敏感区域，并基于电磁干扰敏感区域及布线路径历史记录集构建反向电磁回溯扰动场，检测并提取干扰路径子集；步骤五：对干扰路径子集执行局部重路由，得到布线路径修正集并标记敏感路径段；步骤六：基于敏感路径段构建虚拟阻抗模型，确定易耦合点位；步骤七：在敏感路径段的易耦合点位插入虚拟阻抗节点，最终形成布线优化路径集。本发明融合扩散建模与反向电磁回溯，实现集成电源箱布线智能优化。

本发明授权基于机器学习的集成电源箱内部布线优化方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的集成电源箱内部布线优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：对集成电源箱内的电子器件、端子接口及连接需求进行三维空间建模，构建空间拓扑图； 步骤二：基于所述空间拓扑图，利用扩散变换器结合注意力机制生成三维布线路径潜势张量； 步骤三：依据所述三维布线路径潜势张量初步生成布线路径集，并记录每条布线路径的走线轨迹、电气参数及布线顺序，形成布线路径历史记录集； 步骤四：识别电磁干扰敏感区域，并基于所述电磁干扰敏感区域及布线路径历史记录集构建反向电磁回溯扰动场，检测并提取整体扰动评分超过预设上限阈值的干扰路径子集； 步骤五：对所述干扰路径子集执行局部重路由，得到经反向电磁回溯优化后的布线路径修正集，并标记其中仍存在于电磁干扰敏感区域的敏感路径段； 步骤六：基于所述敏感路径段构建虚拟阻抗模型，模拟所述敏感路径段在不同频率下的电磁响应特性，确定易耦合点位； 步骤七：在所述敏感路径段的易耦合点位插入虚拟阻抗节点，通过局部布局调整增强路径的抗干扰能力，最终形成布线优化路径集； 所述利用扩散变换器结合注意力机制生成三维布线路径潜势张量，具体为： 将空间拓扑图输入至扩散变换器，采用离散时间步扩散机制对节点特征进行扩散操作，所述扩散操作包括在每个扩散时间步，将当前节点特征通过图卷积核将节点特征信息沿边连接方向向邻接节点传播，在每一扩散时间步中引入注意力机制，基于节点间的空间欧几里得距离、信号频率差、电流等级差及所在通道重叠率计算对应注意力得分，并通过归一化形成注意力权重矩阵，用于对各邻接节点的扩散方向进行动态加权更新； 重复所述扩散操作直至达到预设最大迭代步数，将所有扩散时间步的输出进行通道级累积叠加形成潜势堆叠张量，并采用点乘加权方式将所述注意力权重矩阵作用于所述潜势堆叠张量，形成三维布线路径潜势张量。

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