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龍圖騰網恭喜南京大學申請的專利基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法和系統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：CN114662379B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210149681.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法和系統是由葉翰嘉;詹德川;周志華;楊嘉祺設計研發完成，并于2022-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法和系統，包括訓練數據的收集和不確定性預測模型的訓練，以及利用不確定性模型進行輔助設計；首先使用模擬方法獲得加入噪聲的數據并利用這些數據訓練不確定性預測模型，然后利用不確定性預測模型在濾波器設計過程中對其魯棒性進行評估。本發明的方法能夠在不進行實物實驗的情況下估計特定濾波器參數在實際實現后的魯棒性，能夠有效減少實驗成本，同時也允許使用較低精度的器件，降低模擬濾波器的生產成本。

本發明授權基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于預測不確定性的魯棒模擬濾波器輔助設計方法，其特征在于，包括數據生成和不確定性模型訓練步驟和不確定性模型輔助設計模擬濾波器步驟；所述數據生成和不確定性模型訓練中，隨機生成批量濾波器參數，在參數中加入設定的隨機噪聲得到有噪聲的參數X，然后使用模擬器預測這些參數X對應的響應曲線Y，使用參數X以及響應曲線Y作為訓練數據訓練不確定性預測模型M；所述不確定性模型輔助設計模擬濾波器步驟中，在給定目標響應曲線的濾波器設計過程中，采用訓練得到的不確定性預測模型M評估參數的準確度和魯棒性，從而在不進行實驗的情況下設計出同時具有準確性和魯棒性的模擬濾波器參數；所述數據生成和不確定性模型訓練步驟具體為：步驟100，初始化隨機生成器，設置模擬濾波器的結構信息；步驟101，使用隨機生成器生成預設數量的模擬濾波器參數；步驟102，在步驟101生成的參數中加入對應的隨機噪聲，加入噪聲的濾波器參數記為X；步驟103，使用模擬器計算參數X對應的響應曲線Y；步驟104，使用得到的數據X，Y訓練不確定性預測模型M；所述數據生成和不確定性模型訓練步驟中：首先設置模擬濾波器的結構信息，用隨機生成器生成設定數量的模擬濾波器參數，然后在參數中加入一定的隨機噪聲，噪聲的強度由最終實物生產時所要使用的元器件性能決定；使用模擬器計算參數X對應的響應曲線Y，得到訓練數據集X，Y；然后使用前述訓練數據集訓練不確定性預估模型M；使用一個帶Dropout層的前饋神經網絡作為不確定性預估模型M，其輸入為濾波器參數X，輸出為預測的響應曲線Y，訓練過程使用隨機梯度下降法優化對目標Y的平均平方損失函數。

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南京大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163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”。