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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川省工程裝備設計研究院有限責任公司申請的專利采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119577428B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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)的專利申請?zhí)?專利號為：202510128865.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2131；該發(fā)明授權(quán)采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法是由陳子榮;潘海東;朱湛;楊帆設計研發(fā)完成，并于2025-02-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及射頻四極加速器技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法，包括通過預先設置電場探針和霍爾傳感器采集射頻四極加速器中的電場信號、磁場信號和電磁場分布；對采集到的電場信號和磁場信號進行去噪、去趨勢、歸一化和平滑處理，以提高信號質(zhì)量和后續(xù)分析的準確性；對采集的電場信號進行小波變換分析，提取電場特征參數(shù)，對采集的磁場信號進行小波變換分析，提取磁場特征參數(shù)。本發(fā)明采用小波變換與支持向量機相結(jié)合的方法，能夠充分發(fā)揮小波變換在多尺度信號分析和噪聲抑制方面的優(yōu)勢，同時利用SVM的強大分類和回歸能力，顯著提高射頻四極加速器電磁場分布預測的精度、效率、魯棒性和適應性。

本發(fā)明授權(quán)采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.采用支持向量機預測射頻四極加速器電磁場分布的方法，其特征在于，包括：通過預先設置電場探針和霍爾傳感器采集射頻四極加速器中的電場信號、磁場信號和電磁場分布；對采集到的電場信號和磁場信號進行去噪、去趨勢、歸一化和平滑處理；對采集的電場信號進行小波變換分析，提取電場特征參數(shù)，對采集的磁場信號進行小波變換分析，提取磁場特征參數(shù)；通過分析電場特征參數(shù)和磁場特征參數(shù)中的所有特征參數(shù)的相關(guān)性，去除冗余特征參數(shù)，保留與電磁場分布預測相關(guān)緊密的特征參數(shù)，標記為特定特征數(shù)據(jù)；將一組特定特征數(shù)據(jù)與對應的電磁場分布轉(zhuǎn)換為對應的一組訓練數(shù)據(jù)，獲取m組訓練數(shù)據(jù)，基于訓練數(shù)據(jù)訓練預測射頻四極加速器電磁場分布的機器學習模型，采集實時的射頻四極加速器的特定特征數(shù)據(jù)，基于訓練完成的機器學習模型預測出電磁場分布，所述機器學習模型是支持向量機回歸模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川省工程裝備設計研究院有限責任公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市中國(四川)自由貿(mào)易試驗區(qū)天府新區(qū)興隆街道集萃街619號4號樓13層1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。