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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利基于神经网络的谐波平衡方法、设备及介质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：CN116205181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211045266.9，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权基于神经网络的谐波平衡方法、设备及介质是由葛菊祥;闻彰;孙岩设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的谐波平衡方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的谐波平衡方法、设备及介质，属于非线性电路仿真分析领域，包括步骤：S1，建立非线性电路节点电压方程；S2，构建神经网络和误差函数：构建三层BP神经网络，其输入层为一个完整周期的离散时间点序列；其隐藏层包括一组谐波分量或混合频率分量的三角函数；其输出层为非线性电路节点电压方程的稳态解；误差函数根据非线性电路节点电压方程进行构建；S3，训练构建的神经网络，得到满足非线性电路节点电压方程的稳态解。本发明避免了传波平衡方法在迭代过程中频繁的时频变换，且适用于单音和多音激励。同时，具有较高的精度和较好的收敛性，是一种不依赖于初值的方法，非常适用于非线性电路的周期性响应分析。

本发明授权基于神经网络的谐波平衡方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的谐波平衡方法，其特征在于，包括步骤： S1，建立非线性电路节点电压方程；根据电路激励源所包含的频率数量，把电路分为单音激励和多音激励；单音激励的非线性电路的稳态解为如下傅里叶级数形式： 多音激励电路的稳态解则由一组混合频率分量构成； S2，构建如下神经网络和误差函数：构建三层BP神经网络，其输入层为一个完整周期的离散时间点序列；其隐藏层包括一组谐波分量或混合频率分量的三角函数；其输出层为非线性电路节点电压方程的稳态解；误差函数根据非线性电路节点电压方程进行构建； 隐藏层激活函数在单音激励时为一组包含谐波频率的三角函数；在多音激励时，激活函数则为包含混合频率的三角函数；输入层的权重矩阵为一常值向量；隐藏层不包含偏置项，隐藏层的权重矩阵的元素为非线性电路节点电压方程的稳态解中的系数，当单音激励时为傅里叶系数，当多音激励时为混合频率三角函数的系数；输出层的偏置向量由非线性电路节点电压方程的直流分流构成；且误差函数构造如下： ； 其中，、、分别为电路方程1各式等号右边的值； S3，训练构建的神经网络，得到满足非线性电路节点电压方程的稳态解。

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