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龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇碩項(xiàng)湖科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119557651B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510127745.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由車(chē)功設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先獲取電子元件的結(jié)壓降和基區(qū)壓降，使用接觸壓降檢測(cè)法計(jì)算接觸壓降，計(jì)算電子元件正向壓降，記為第一電子元件性能影響因素；再建立灰色模型，再對(duì)灰色模型進(jìn)行殘差修正，得到修正后的灰色模型函數(shù)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電子元件電阻進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)電阻代入修正后的灰色模型函數(shù)中，得到電子元件壽命，記為第二電子元件性能影響因素；再對(duì)第一電子元件性能影響因素和第二電子元件性能影響因素通過(guò)區(qū)間算法和歸一化處理后，得到最終電子元件性能影響因素集合；最后使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電子元件性能預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能的電子元件性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取電子元件的結(jié)壓降和基區(qū)壓降，使用接觸壓降檢測(cè)法計(jì)算接觸壓降，建立電子元件正向壓降模型，計(jì)算電子元件正向壓降，記為第一電子元件性能影響因素；S2、對(duì)電子元件壽命矩陣中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型化處理后建立灰色模型，再對(duì)灰色模型進(jìn)行殘差修正，得到修正后的灰色模型函數(shù)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電子元件電阻進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)電阻代入修正后的灰色模型函數(shù)中，得到電子元件壽命，記為第二電子元件性能影響因素；S3、將所述第一電子元件性能影響因素和第二電子元件性能影響因素通過(guò)區(qū)間算法和歸一化處理后，得到最終電子元件性能影響因素集合；S4、最終電子元件性能影響因素集合分成樣本訓(xùn)練集和樣本測(cè)試集，將樣本訓(xùn)練集輸入Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樣本測(cè)試集驗(yàn)證訓(xùn)練好的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電子元件性能預(yù)測(cè)。

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