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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及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：CN120724926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511216412.3，技术领域涉及：G06F30/30；该发明授权一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及优化方法是由王诗其;张青风;赵晨曦;吴韵秋;袁笑寒;康凯设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及优化方法，涉及射频电路技术领域，该方法包括获取匹配电路的目标需求和物理约束；基于所述目标需求和所述物理约束生成初始拓扑结构，对所述初始拓扑结构进行参数估算，得到被所述初始拓扑结构和所述参数约束的初始二元矩阵；基于所述初始二元矩阵和所述目标需求得到优化问题；其中，所述优化问题包括优化参数、优化目标和解空间的分布；根据所述优化问题得到关键性能指标和优化算法，依据所述关键性能指标在所述优化算法中迭代搜索，得到解决所述优化问题的最优解，以生成最优像素化拓扑。本发明能够生成最优像素化拓扑，实现高效全局优化。

本发明授权一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的像素化匹配电路设计及优化方法，其特征在于，包括： 获取匹配电路的目标需求和物理约束； 基于所述目标需求和所述物理约束生成初始拓扑结构，对所述初始拓扑结构进行参数估算，得到被所述初始拓扑结构和估算后参数共同约束的初始二元矩阵； 基于所述初始二元矩阵和所述目标需求得到优化问题；其中，所述优化问题包括优化参数、优化目标和解空间的分布； 根据所述优化问题得到关键性能指标和优化算法，依据所述关键性能指标在所述优化算法中迭代搜索，得到解决所述优化问题的最优解，以生成最优像素化拓扑； 所述基于所述初始二元矩阵和所述目标需求得到优化问题，包括：对所述初始二元矩阵进行分析，确认所述初始二元矩阵中未被固定的像素点，基于所述未被固定的像素点得到所述优化参数；对所述目标需求进行分析，得到所述优化目标；对所述优化参数和优化目标进行分析，确认所述解空间的分布； 所述根据所述优化问题得到关键性能指标和优化算法，依据所述关键性能指标在所述优化算法中迭代搜索，得到解决所述优化问题的最优解，以生成最优像素化拓扑，包括：确认所述优化问题的属性，依据所述优化问题的属性选择优化算法；基于所述优化目标生成与所述目标需求对应的阻抗匹配电路和电磁拓扑结构，确认所述阻抗匹配电路和电磁拓扑结构所需的物理尺寸参数；对所述物理尺寸参数进行仿真分析，以解析得到与所述物理尺寸参数对应的关键性能指标；依据所述关键性能指标在所述优化算法中进行迭代搜索，得到解决所述优化问题的最优解，以生成最优像素化拓扑。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观澜街道新澜社区观光路1301-78号银星智界二期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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