买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京中科飞鸿科技股份有限公司申请的专利一种LC滤波器的智能调试方法及系统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：CN120124564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510617246.1，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权一种LC滤波器的智能调试方法及系统是由魏勇平设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LC滤波器的智能调试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种LC滤波器的智能调试方法及系统，涉及自动化控制的技术领域，基于元学习框架生成适用于所述LC滤波器调试任务的初始化参数集；构建量子化粒子群混合优化调试模型；结合心理场的概念和知识蒸馏技术，构建参数变化轨迹数据库，通过LSTM网络对参数变化轨迹数据库进行时序建模，预测最优初始猜测。LC滤波器调控之初不需要大量依赖历史初始数据，并删减人工调试的复杂程序，大大缩减对LC滤波器进行初始化操作的时间，在智能化调试过程中解决局部解的困境，且收敛速度快，调试时间减短，在调试过程中在结合少量历史数据的基础上快速高效地获得结果数据，并且能对LC的自动化智能调试过程进行不断优化。

本发明授权一种LC滤波器的智能调试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种LC滤波器的智能调试方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于元学习框架从多任务分布中采样历史LC滤波器调试任务数据，通过预训练的机器学习模型学习参数的分布特征，生成适用于所述LC滤波器调试任务的初始化参数集；所述元学习框架采用双层优化结构，外层优化通过梯度下降更新初始化参数分布，内层优化模拟梯度更新过程包括：最小化当前任务的截止频率误差和总谐波失真指标，输出适应少样本条件的初始参数分布； 步骤S2：将LC滤波器的电感值、电容值和品质因数编码为量子态，构建量子化粒子群混合优化调试模型，包括： 所述量子化粒子群混合优化调试模型用于描述LC滤波器的性能和调试参数之间的关系； 基于所述初始参数分布生成量子态包括：将电感值、电容值和品质因数分别映射至量子比特的振幅相位，所述电感值采用归一化后的对数编码形式，电容值采用分段线性编码，品质因数通过Sigmoid函数压缩至[0,1]区间； 将所述电感值、电容值和品质因数进行量子态编码的数学表达式为： ； 其中，表示量子态的叠加态，为电感值对应的量子比特振幅，表示电感在量子态中的相对贡献，为电容值对应的量子比特振幅，表示电容在量子态中的相对贡献，为品质因数对应的量子比特振幅，表示品质因数在量子态中的相对贡献，为电感值的量子态，为电容值的量子态，为品质因数的量子态； 得到量子化参数空间，通过粒子群优化算法初始化量子化参数空间的粒子位置，初始化包括：基于预设的迭代次数和适应度变化率，通过量子旋转门对粒子位置的搜索方向进行调整，动态调整粒子群的惯性权重，所述惯性权重用于控制粒子搜索的速度和方向； 量子旋转门的量子旋转角度由当前参数与全局最优参数的梯度差动态计算，旋转角度数学表达式为： ； 其中，为旋转角度，为一个函数，将输入的两个梯度映射为旋转角度，为当前参数的梯度，为全局参数的梯度； 步骤S3：结合心理场的概念和知识蒸馏技术，将高维参数空间映射至低维潜在空间，构建参数变化轨迹数据库，通过LSTM网络对参数变化轨迹数据库进行时序建模，预测最优初始猜测； 其中，构建参数变化轨迹数据库包括：基于心理场的概念，找到所述LC滤波器对应的主体缺少条件、不足的数据、主体期望条件和需求的数据，基于知识蒸馏进行迭代传递计算，建立LC滤波器的目标函数，所述目标函数的数学表达式为： ； 其中，B为LC滤波器的输出预测参数，为代表函数，表示所述量子化粒子群混合优化调试模型输出的LC滤波器的性能和调试参数之间的关系，为总损失函数，表示对调试任务数据的学习，表示两次迭代计算中间的差异，表示第n轮迭代的输出预测参数，表示第n+1轮迭代的输出预测参数，表示Softmax函数，用于将模型的输出转换为概率分布，为权重超参数，由LC滤波器的反向传播梯度幅值决定； 将迭代计算中的所有输出预测参数存储在参数变化轨迹数据库中。

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北京中科飞鸿科技股份有限公司，其通讯地址为：100086 北京市海淀区银桦路60号院7号楼5层101-1；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。