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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法及装置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：CN119494285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510087479.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法及装置是由张伟;易鼎成;张治国设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法及装置，包括：获取待仿真电磁拓扑结构，基于待仿真电磁拓扑结构确定电磁拓扑数据信息，对电磁拓扑数据信息进行数据预处理得到预处理后的电磁拓扑数据，数据预处理包括剔除待仿真电磁拓扑结构中的悬浮金属件对应的电磁拓扑数据信息；将预处理后的电磁拓扑数据输入至训练好的电磁拓扑仿真模型，电磁拓扑仿真模型提取电磁拓扑结构的拓扑特征，基于提取到的拓扑特征确定电磁拓扑数据对应的散射仿真参数；电磁拓扑仿真模型包括输入层、多个卷积层、ReLU激活层、跨通道参数池化层、全连接层及输出层。本申请提高了电磁仿真的速度，实现了电磁拓扑结构的快速设计及优化。

本发明授权基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的电磁拓扑仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待仿真电磁拓扑结构，基于所述待仿真电磁拓扑结构确定电磁拓扑数据信息，对所述电磁拓扑数据信息进行数据预处理得到预处理后的电磁拓扑数据，所述数据预处理包括剔除所述待仿真电磁拓扑结构中的悬浮金属件对应的电磁拓扑数据信息； 将所述预处理后的电磁拓扑数据输入至训练好的电磁拓扑仿真模型，所述电磁拓扑仿真模型基于接收到的所述预处理后的电磁拓扑数据提取所述电磁拓扑结构的拓扑特征，基于提取到的所述拓扑特征确定所述电磁拓扑数据对应的散射仿真参数；所述电磁拓扑仿真模型包括输入层、多个卷积层、ReLU激活层、跨通道参数池化层、全连接层以及输出层；电磁拓扑仿真模型训练时，进行剔除悬浮金属件对应的电磁拓扑数据信息的数据预处理； 剔除所述待仿真电磁拓扑结构中的悬浮金属件对应的电磁拓扑数据信息，包括： 基于边缘单元优先搜索算法在电磁拓扑结构的边缘单元中搜索金属单元； 基于广度优先搜索算法验证各所述金属单元之间的连通性，基于所述连通性确定电磁拓扑结构中的悬浮金属件； 将所述电磁拓扑结构中的悬浮金属件对应的电磁拓扑数据信息进行剔除； 其中，从每个矩形板的边缘单元开始，搜索所有边缘单元中的金属单元，并将其加入队列；然后，逐一处理队列中的金属单元，对于每个金属单元，查找其直接或间接连接的金属单元，并将未访问的金属单元加入队列末尾，直至找到所有直接或间接连接到第一个金属单元的金属单元；检查整个矩形板中未被访问的单元，如果未被访问的单元中没有金属单元，则表明所有金属单元都直接或间接与边缘金属单元相连，即表明该电磁拓扑结构不具有悬浮金属件；否则，存在未连接到外壁的金属单元，则表明该电磁拓扑结构具有悬浮金属件； 电磁拓扑仿真模型的评估函数为： ；其中，n表示样本数据总数量，表示散射参数真实值，表示散射参数预测值，表示散射参数最大预测值，表示散射参数最小预测值。

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