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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计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：CN119578235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411652057.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计方法是由那伟聪;于斯瑶;白太琦;金冬月;谢红云;张万荣设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计方法。本发明利用快速傅里叶变换FastFourierTransform,FFT，将输入的电磁响应S参数曲线转换为能量集中的低频频谱，从而降低了逆向模型的输入维度。此外，本发明还提出了一种基于NSM的逆向模型的两阶段开发算法，以及该NSM逆向模型在微波滤波器设计中的应用方法。经过充分训练的NSM逆向模型，可以直接根据设计指标一次性得到微波滤波器的设计参数值几何参数值，而无需依赖完整的S参数曲线。相比现有的基于ANN的逆向建模方法，本发明在建模速度和微波滤波器设计参数提取的便捷性方面具有显著优势。

本发明授权一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络空间映射逆向模型的微波滤波器设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用正交分布的实验设计采样方法对微波滤波器的等效电路进行仿真，生成微波滤波器的粗数据xc,yc；xc表示为滤波器等效电路的输入几何参数，yc为滤波器散射参数S21或反射系数S11； 步骤2：构建粗逆向模型的训练结构；采用多层感知器MLP来开发粗逆向模型fc； 步骤3：训练粗逆向模型；首先交换粗数据的输入和输出，使其成为逆向数据yc,xc；随后，通过降维IDR模块将粗数据yc的S参数曲线转换为压缩后的傅里叶低频频谱，作为粗逆模型的输入而xc作为输出；然后利用降维的逆向数据训练MLP，构建粗逆向模型； 步骤4：通过细网格电磁仿真生成微波滤波器的精细数据，并同样交换输入和输出以形为逆向数据集； 步骤5：构建精细模型的输入映射神经网络Input Mapping ANN:fi和输出映射神经网络Output Mapping ANN:fo；将IDR模块、输入映射ANN、粗逆模型以及输出映射ANN组合成完整的基于NSM的逆向模型，采用了三层MLP结构的输入映射ANN和输出映射ANN； 步骤6：训练整个基于NSM的逆向模型；在此过程中，保持粗逆模型的权重固定；通过均方根误差RMSE评估模型性能，并使用模型结构调整算法优化输入输出映射ANN的结构，直到达到目标精度； 步骤7：利用训练完成的NSM逆向模型进行微波滤波器设计；首先将设计指标转换为S参数曲线的若干关键特征点，然后将这些特征点连接成折线，作为NSM逆向模型的输入，经过NSM逆向模型预测得到所需的滤波器几何参数x值。

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