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龙图腾网获悉中国铁路西安局集团有限公司科学技术研究所申请的专利基于神经网络的带状线耦合器优化方法、系统及耦合器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：CN115329497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211030357.5，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于神经网络的带状线耦合器优化方法、系统及耦合器是由柳朝郸;杜浩;崔齐飞;耿哲;谢冰;韩静;李武;邓江涛;王显;张文利;杨倩;张安学;师振盛设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的带状线耦合器优化方法、系统及耦合器在说明书摘要公布了：本发明提出了基于神经网络的带状线耦合器优化方法、系统及耦合器，属于人工智能技术领域，其方法包括1获取带状线耦合器的设计耦合度C；2将设计耦合度C输入神经网络中，通过神经网络的学习，输出带状线耦合器的结构参数；3根据带状线耦合器的结构参数确定带状线耦合器模型，对带状线耦合器模型进行EM仿真，得到带状线耦合器的仿真结果；4根据带状线耦合器的仿真结果判断带状线耦合器是否满足设计要求；若不满足，则根据损失函数使用Adam优化器对神经网络进行反向更新，重复步骤2和步骤3，直至带状线耦合器满足设计要求，结束优化过程；若满足，则结束优化过程。

本发明授权基于神经网络的带状线耦合器优化方法、系统及耦合器在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的带状线耦合器优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取带状线耦合器的设计耦合度C； 2将设计耦合度C输入神经网络中，通过神经网络的学习，输出带状线耦合器的结构参数，所述带状线耦合器的结构参数为带状线的纵坐标值； 3根据带状线耦合器的结构参数确定带状线耦合器模型，对带状线耦合器模型进行EM仿真，得到带状线耦合器的仿真结果； 4根据带状线耦合器的仿真结果判断带状线耦合器是否满足设计要求； 若不满足，则根据损失函数L使用Adam优化器对神经网络进行反向更新，重复步骤2和步骤3，直至带状线耦合器满足设计要求，结束优化过程；所述损失函数L的计算公式为： L＝MSECEM,C+MSEDEM,D C表示设计耦合度，D表示设计方向性系数，CEM表示EM仿真得到的耦合度，DEM表示EM仿真得到的方向性系数，MSECEM,C表示设计耦合度和设计方向性系数的均方误差，MSEDEM,D表示仿真得到的耦合度和仿真得到的方向性系数的均方误差； 若满足，则结束优化过程。

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