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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及高电压电气仿真计算应用技术与大数据结合的技术领域，尤其是一种基于机器学习的可调宽带电路VFTO模型模拟方法和系统。本发明基于仿真数据，通过实测的VFTO波形预测VFTO模拟器等效电路的元器件参数，建立模拟器生成波形过程的逆过程；本发明通过各种不同的实测VFTO波形，获取灵活动态快速调整的等效电路元件参数，借助数学仿真软件生成大量电路元件与波形频率特征的样本作为数据集；利用建立的数据集构建了模拟器电路元件参数与频率相关特性之间的参数训练与参数学习，将所得数据集预处理后，输入至机器学习模型中进行训练生成VFTO模型。然后通过VFTO模型预测待实现VFTO波形对应的电路元件参数，大大缩短了VFTO波形调试时间，提高了VFTO模拟效率。
主权项：1.一种基于机器学习的可调宽带电路VFTO模型模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在仿真软件中构建VFTO模拟器的等效电路模型；S2、改变等效电路模型中电路元件的参数，获取不同电路参数下等效电路模型生成的VFTO波形，构建用于收集学习样本的样本数据集，学习样本记作{VFTO波形，该VFTO波形下VFTO模拟器等效电路模型中电路元件的参数}；S3、构建机器学习模型，机器学习模型的输入为VFTO波形，输出为VFTO模拟器等效电路模型中电路元件的参数；S4、结合样本数据集对机器学习模型进行训练，直至机器学习模型收敛后作为VFTO模型；S5、获取待实现VFTO波形并输入VFTO模型，获取VFTO模型输出的VFTO模拟器等效电路模型中电路元件的参数，作为待实现VFTO波形对应的VFTO模拟器的结构参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于机器学习的可调宽带电路VFTO模型模拟方法和系统
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