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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121543061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610079983.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法及系统是由武晋德;韩晓霞;赵宏伟;梁左彤设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法及系统，涉及线圈电气参数计算技术领域，基于建立的圆形线圈的二维参数化几何模型进行有限元仿真，得到训练数据，使用训练数据对改进的高斯过程回归模型进行训练，得到线圈参数预测模型，基于线圈参数预测模型构建集成学习校正模型，基于线圈参数预测模型和集成学习校正模型对待预测的线圈几何参数进行预测，得到包括交流电阻、自感和互感的线圈电气参数，以此高效地预测不同工作情况下的线圈参数，减轻了传统有限元仿真的耗时性，更有效地确保预测得到的线圈交流电阻、自感和互感的精确性，从而精确且高效地预测无线电能传输系统的线圈参数。

本发明授权一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无线电能传输系统线圈参数的预测方法，其特征在于，包括步骤： 基于建立的圆形线圈的二维参数化几何模型进行有限元仿真，得到训练数据； 使用所述训练数据对改进的高斯过程回归模型进行训练，得到线圈参数预测模型，所述改进的高斯过程回归模型结合了神经过程和高斯过程回归； 基于所述线圈参数预测模型构建集成学习校正模型； 基于所述线圈参数预测模型和所述集成学习校正模型对待预测的线圈几何参数进行预测，得到线圈电气参数，所述线圈电气参数包括交流电阻、自感和互感； 所述改进的高斯过程回归模型具体为： 对于一个包含n个观测值的数据集，使用神经过程模型学习任务分配： ； 式中，表示编码器输出的隐层表示，表示模型的输入特征，表示模型的输出特征，表示潜变量分布的均值，表示潜变量分布的标准差，表示上下文点的输入特征集，表示上下文点的输出特征集，表示深度神经网络编码器； 基于所述编码器的输出定义任务特异性潜变量： ； 式中，表示任务特异性潜变量，表示任务特异性潜变量的先验分布，表示编码器输出的隐层表示经过进一步处理后的均值，表示单位矩阵，表示多元高斯分布； 将高斯过程回归模型与任务先验相结合，定义均值函数和核函数： ； ； 式中，表示从神经过程模型的解码器获得的任务先验的均值，表示神经过程模型的解码器函数，表示从神经过程模型解码器获得的任务先验协方差函数，表示神经过程模型的协方差解码器函数，表示完整的均值函数，表示均值函数，表示完整的协方差函数，表示核函数，和表示任意两个输入特征向量； 基于所述线圈参数预测模型和所述集成学习校正模型对待预测的线圈几何参数进行预测，得到线圈电气参数包括： 将待预测的线圈几何参数输入所述线圈参数预测模型，输出初始线圈电气参数； 将所述待预测的线圈几何参数和所述初始线圈电气参数输入所述集成学习校正模型，输出线圈电气参数。

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