浙江大学马涵之获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡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：CN120321074B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510500730.6，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡方法是由马涵之;仇佳瑞;石烨;彭博宇;李尔平设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡方法，方法包括获取失真信号并生成理想接收信号，进而构建数据集；利用数据集对循环神经网络进行训练得到训练后的权重参数；将权重参数通过映射处理得到三维忆阻型均衡器中的电导值矩阵；根据电导值矩阵将电导值部署至三维忆阻型均衡器；最后将失真信号输入三维忆阻型均衡器处理得到补偿失真后的优化信号。本发明相较于传统的前馈均衡器和判决反馈均衡器方法，有效减少时域波形畸变并提升高速信号完整性并具备广泛的适用性，可用于多种复杂高速链路的忆阻型均衡器训练及部署应用，且将上述电导值部署至三维忆阻器交叉阵列中，以此提高集成密度并减少均衡器所占面积。
本发明授权一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维忆阻型均衡器的高速链路信号均衡方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1、获取失真信号并生成理想接收信号，进而构建数据集； S2、利用数据集对循环神经网络进行训练得到训练后的权重参数； S3、将权重参数通过映射处理得到三维忆阻型均衡器中的电导值矩阵； S4、根据电导值矩阵将电导值部署至三维忆阻型均衡器； S5、将失真信号输入三维忆阻型均衡器处理得到补偿失真后的优化信号； 所述S2具体为： S21、初始化循环神经网络中的权重参数，数据集输入到循环神经网络中； S22、随后循环神经网络通过反向传播算法计算损失函数，并更新网络中的权重参数，损失函数按照以下公式设置： 其中，L表示损失函数，为在时间步时循环神经网络根据当前输入和先前状态生成的预测值，为在时间步时的目标输出，t=1至T，T为时间步总数； S23、重复S22，直至损失函数收敛，得到训练后的权重参数。
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