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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利谐振滤波电路设计方法、系统、装置及存储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：CN119378469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411422913.2，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权谐振滤波电路设计方法、系统、装置及存储介质是由陈超;张钧溢;简鑫;曾孝平;曾浩设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本谐振滤波电路设计方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电子电路技术领域，具体公开了一种谐振滤波电路设计方法、系统、装置及存储介质，以电磁耦合效应加权的图表示方法为基础将待优化电路建模为加权图，实现了电路内部复杂电磁环境的建模，即节点表示谐振单元、边表示谐振单元之间的电磁耦合效应、边权值表示差异化的电磁耦合强度；将上述图结构数据输入到图同构网络级联图注意力网络的融合图表示模型EMGNN生成传递函数，并引入模型与数据双驱动的跨电磁拓扑图迁移学习机制对融合图表示模型EMGNN进行迁移与电磁参数反向优化，实现了跨电磁拓扑的深度表征、电磁参数迭代寻优、跨拓扑结构的轻量化设计，可应用于多种不同电磁耦合类型、不同器件类型的同构组件电路设计。

本发明授权谐振滤波电路设计方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.谐振滤波电路设计方法，其特征在于，包括步骤： S1、将多个谐振滤波电路组成的源数据输入采用电磁耦合效应加权的图表示模块中；每个所述谐振滤波电路由N个微带开环方形谐振器即谐振单元组成，每个谐振单元作为一个节点； S2、所述图表示模块以节点表示谐振单元、边表示谐振单元之间的电磁耦合效应、边权值表示电磁耦合强度，将所述源数据建模为加权图输入至引入图同构网络级联图注意力网络的融合图表示模型中； 所述加权图由所述谐振滤波电路的电磁拓扑、每个节点的节点特征、节点特征之间的边特征、边特征所对应的权值表征；通过获取每个节点的第一部分物理参数作为点参数，再通过将所述点参数映射到高维空间进行编码与学习，得到每个节点的节点特征；通过获取节点之间的第二部分物理参数作为边参数，并计算所述边参数对应的边特征；所述电磁拓扑由N×N的电磁拓扑矩阵表征，所述电磁拓扑矩阵在多层感知机的第k层的第i行第j列的元素表示第k层节点i和节点j之间的电磁耦合效应，根据每个节点的第二部分物理参数、所述节点特征、所述边特征确定，i,j=1,2,3…N；所述边特征所对应的权值根据所述节点特征、所述边特征确定； 所述第一部分物理参数包括谐振单元的输入输出端口、边长、开口朝向和开口角度；所述第二部分物理参数包括谐振单元中心位置之间的横纵坐标之间的差值、谐振单元之间的间隙和谐振单元之间的垂直位移；所述电磁拓扑矩阵在多层感知机的第k层的第i行第j列的元素等于所述谐振滤波电路的归一化邻接矩阵的第i行第j列的元素乘以第k层节点i和节点j之间的边编码；定义为：当不相同的节点i与节点j之间的距离小于节点i与节点j之间产生足够强电磁耦合效应的最远距离L时，等于1，反之，等于，relu·表示relu激活函数；以及当i=j时，=1；等于，、分别表示节点i与节点j在第k层的节点特征，表示第k层节点i与节点j之间的边特征，表示具有LeakyReLU激活函数的多层感知机的第k层；边特征所对应的权值等于，表示节点j对节点i的重要程度，和分别表示节点i、j的节点特征与对应边特征的融合特征，表示softmax函数；等于，表示可学习的权重向量，表示可学习的权重矩阵，表示矩阵转置操作，表示LeakyReLU激活函数，是向量拼接操作； S3、所述融合图表示模型基于输入的加权图生成对应的传递函数预测值； S4、基于所述传递函数预测值与所述源数据对应的实际值对所述融合图表示模型的参数进行更新，得到预训练的融合图表示模型； S5、以待优化电路的目标电磁规格的小数据为驱动对预训练的融合图表示模型进行迁移学习，得到迁移后的融合图表示模型； S6、针对待优化电路，随机生成个谐振滤波电路，并进行图建模后输入迁移后的融合图表示模型，以目标传递函数为逼近目标，通过梯度优化算法在迁移后的融合图表示模型中自动更新每个谐振滤波电路的电磁参数，最后以电磁参数更新后的损失值最小的谐振滤波电路作为最佳谐振滤波电路。

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