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本发明提供了一种基于SQP算法的电路参数优化方法,包括S1,通过待优化电路的器件的参数生成向量x;S2,通过待优化电路的约束条件和目标性能指标定义向量y;S3,通过采样算法在样本空间(X,Y)中进行采样,调用电路仿真软件获得仿真结果,采样得到的参数对(x,y)组成训练集;S4,通过拟合y=f(x)的函数关系,构建神经网络模型;S5,通过序二次规划算法对S4中产生的神经网络模型进行寻优,获得最优解。本发明使用神经网络构建仿真模型可以在调用电路仿真软件次数更少的情况下,更加准确全面的描述样本空间的分布。可以从全局角度获取到该结构下最优的电路参数组合。使用SQP算法的容易的获得全局最优解,而摆脱局部最优解的收敛。
📄 2021113874738 📂 G06F30_27 👤 广州大学 📅 2021-11-22
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发明 已授权

一种基于SQP算法的电路参数优化方法

2021113874738 · 广州大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年