杭州电子科技大学汪巍获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析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：CN121093898B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511633878.3，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析方法及系统是由汪巍;杨佳晨设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析方法及系统。本发明利用贝叶斯优化算法优化已选定拓扑结构的各电子元件的参数值；基于优化后的各电子元件的参数值，构建一个基于强化学习的射频器件电路拓扑结构中电子元件参数搜索环境，该环境被建模为一个马尔可夫决策过程；根据最优动作设计射频器件的等效电路模型；将射频器件的等效电路模型与其他电路系统相连，进行电路级仿真分析。通过融合强化学习与贝叶斯优化两种智能算法，充分发挥各自在离散结构搜索与连续参数优化方面的优势，实现了场路协同分析全过程的高度自动化与智能化，在保证模型物理合理性的前提下，显著提升了协同分析的效率和精度。
本发明授权基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和贝叶斯优化的场路协同分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取射频器件在电磁场仿真下的目标频域S参数； 利用贝叶斯优化算法在预设的参数范围中优化已选定拓扑结构的射频器件中各电子元件的参数值； 基于优化后的各电子元件的参数值，构建一个基于强化学习的射频器件的电路拓扑结构中电子元件参数搜索环境，该环境被建模为一个马尔可夫决策过程；其中，所述强化学习通过优化策略让智能体在不同状态下选择最优动作，从而最大化预期的累积奖励； 根据最优动作设计射频器件的等效电路模型； 将射频器件的等效电路模型与其他电路系统相连，进行电路级仿真分析，从而实现场路协同分析。
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