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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化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：CN119849575B 。

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：202411866553.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化方法是由张铭津;牛宗洋;郭杰;李云松;高新波设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化方法，实现步骤为：获取训练样本集；构建异步深层储备池模型并对其进行训练；获取加速器的优化结果。本发明通过异步深层储备池模型对加速器进行优化，将数字孪生加速器的运行状态参数输入异步深层储备池模型进行前向传播输出优化后加速器的设计参数，对加速器设计方案参数与性能进行了高效的动态映射，提高了可靠性，利用包含多种不同工况的训练样本集对异步深层储备池模型进行训练，能够完成对多种不同工况下加速器的优化，避免模型调整时的人工干预提高了效率。

本发明授权基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异步深层储备池和数字孪生的加速器设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练样本集： 获取包括多个不同工况K个时间步的数字孪生加速器运行状态参数U和加速器设计参数Y，并将第k个时间步运行状态向量和设计参数向量uk和yk组成训练样本，得到包括K个训练样本的训练样本集，其中，K≥30； 2构建异步深层储备池模型： 构建包括输入层、层叠的L个储备池且相邻储备池之间加载有延迟链路和输出层的异步深层储备池模型O，其中，L≥2，第l层储备池中的神经元个数为Nl； 3对异步深层储备池模型进行训练： 3a初始化异步深层储备池模型的输出权重矩阵为WO； 3b每层储备池通过每个运行状态参数向量uk计算自己的状态输出层通过输出权重矩阵WO对异步深层储备池模型的状态向量进行线性组合，得到优化后的加速器设计参数向量预测值其中WOT表示输出权重矩阵WO的转置操作； 3c通过K个时间步下加速器设计参数Y和优化后的加速器设计参数向量预测值集合计算异步深层储备池模型的损失值并采用岭回算法，通过E对WO进行更新，得到训练好的异步深层储备池模型O*； 4获取加速器的设计优化结果： 4a初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥200，并令t＝1； 4b获取包括多个不同工况K个时间步的待优化加速器的数字孪生模型的运行状态参数U*并将其作为O*的输入进行前向传播，得到优化后的设计参数集 4c依据优化后加速器设计参数集在协同设计验证平台中创建设计参数值为的数字孪生模型； 4d判断t＝T是否成立，若是，得到优化后的设计参数值为的加速器设计结果，否则，将步骤4c中构建的数字孪生模型作为待优化加速器的数字孪生模型，并令t＝t+1，执行步骤4b。

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