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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准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：CN119109455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411211031.1，技术领域涉及：H03M1/10；该发明授权一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准方法是由尹勇生;李龙;李嘉燊;宋宇鲲;邓红辉;陈红梅;吴洛天;李牡琦设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准方法，涉及ADC校准的技术领域，该方法包括：将待校准流水线ADC和高精度参考ADC接入同一个信号源，时延单元与三层BP神经网络组合构建时延神经网络，待校准流水线ADC的输出接入时延神经网络的时延单元，时延单元的输出与待校准流水线ADC的输出共同组成的神经网络训练的输入数据；通过蚁群算法对训练数据进行维度最优化筛选，通过蚁群算法对时延神经网络权值和偏置的初始配置进行全局优化；时延神经网络向后输出校准后结果。

本发明授权一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准方法在权利要求书中公布了：1.一种蚁群优化时延神经网络的流水线ADC后台校准方法，其特征在于，所述方法包括： 将待校准流水线ADC和高精度参考ADC接入同一个信号源，时延单元与三层BP神经网络组合构建时延神经网络，待校准流水线ADC的输出接入时延神经网络的时延单元，时延单元的输出与待校准流水线ADC的输出共同组成所述的三层BP神经网络训练的输入数据，高精度参考ADC的输出结果作为神经网络训练的标签数据； 使用时延神经网络对待校准流水线ADC进行校准分为三种模式： 准备模式：通过蚁群算法对时延单元输出的所有时延维度进行最优化筛选，获取最优全局时延维度组合，根据最优全局时延维度组合确定时延神经网络输入层的节点数，以此确定时延神经网络的结构；通过蚁群算法对时延神经网络权值和偏置的初始配置进行全局优化；以上步骤完成后进入训练模式； 训练模式：将神经网络训练的输入数据输入时延神经网络进行训练，调整时延神经网络的权值与偏置，迭代优化神经网络；当时延神经网络的损失函数计算的损失值大于预设的校准目标值情况下，进入输出模式； 输出模式：锁定权值与偏置不对其进行调整；当时延神经网络的损失函数计算的损失值小于预设的校准目标值情况下，进入训练模式； 所述时延神经网络不论处于训练模式还是输出模式，均向后输出待校准流水线ADC经时延神经网络处理的转化结果，时延神经网络训练不影响ADC的正常工作。

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