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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114818491B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210426673.8，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法是由卓成;董曉;陳宇飛設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法，涉及如何基于卷積神經網絡快速計算電源分配網絡的各個子區域在給定激勵下的最壞噪聲。以電源網動態噪聲仿真的結果作為標簽，提取輸入電流信息和電路子區域到電壓源的距離信息作為特征，建立數據集；構建由距離特征處理模塊和動態噪聲預測模塊組成的噪聲分析網絡，距離特征處理模塊將輸入的距離特征進行降維，再與電流特征拼接后輸入動態噪聲預測模塊，獲得各個子區域在該激勵下的最壞噪聲。該方法能夠快速并準確地預測電源分配網絡在給定激勵下的最壞噪聲，有效地提高了電源網動態噪聲分析的效率。

本發明授權一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的電源分配網絡最壞噪聲分析方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：S1對于給定的電源分配網絡，將其劃分成M×N個子區域，向每個子區域輸入隨機的三角波電流作為激勵，將整個電源分配網絡的電流特征矩陣以及每個子區域的中心點到電源分配網絡中的各個VCC電壓源的距離特征共同作為該激勵下的特征，用仿真軟件得到每個子區域的最壞噪聲，作為該激勵下的噪聲標簽；每改變一次三角波電流激勵，獲得一組特征和標簽，通過隨機賦予不同的輸入電流，構建用于電源分配網絡噪聲分析的數據集；S2構建基于深度學習的噪聲分析網絡，包括距離特征處理模塊和動態噪聲預測模塊兩個部分：S2.1距離特征處理模塊：將距離特征構建成的矩陣輸入由若干卷積層、若干反卷積層和若干激活層構成的距離處理網絡，對距離特征矩陣進行降維處理，輸出處理后的距離特征；S2.2動態噪聲預測模塊：將電流特征與處理后的距離特征共同構成的特征矩陣輸入由若干卷積層、若干反卷積層和若干激活層構成的噪聲預測網絡，得到噪聲分析網絡預測的在仿真時間內每個子區域的最壞噪聲；S3對于給定的待分析的電源分配網絡和輸入電流信息，提取其電流特征和距離特征并輸入噪聲分析網絡，獲得目標時間內的最壞噪聲。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。