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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法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：CN116011333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310001488.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法是由李锦新;邱文璐;陈庆聪设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及天线设计技术领域，具体涉及一种基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法，通过建立天线初始模型，使用仿真软件对所述天线初始模型进行全波模拟，同时收集初始数据集；利用初始数据集对自适应进化神经网络中的第一网络和第二网络进行训练，并保存两个网络模型；定义期望的天线性能参数，将其输入到自适应进化神经网络中获得结构参数，在执行过程中，将智能判断是否需要调用仿真软件进行全波模拟产生新的数据对；接着调用仿真软件判断结构参数是否满足定义的期望性能参数，如果满足则结束，否则将新生成的数据对添加到初始数据集中继续对网络进行训练以提高网络精度。重复上述步骤，满足期望后完成天线结构设计。

本发明授权基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应进化神经网络的宽带双极化天线优化设计方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：建立天线初始模型，使用仿真软件对所述天线初始模型进行全波模拟，同时收集初始数据集； 步骤2：利用所述初始数据集对自适应进化神经网络中的第一网络和第二网络进行训练，并保存两个网络模型； 步骤3：定义期望的天线性能参数，并将所述天线性能参数输入所述自适应进化神经网络中获得结构参数； 在定义期望的天线性能参数，并将所述天线性能参数输入所述自适应进化神经网络中获得结构参数的过程中，将智能判断是否需要调用仿真软件进行全波模拟产生新的数据对，具体包括下列步骤： 步骤31：将定义的期望天线性能参数输入到第一网络，得到结构参数SPi； 步骤32：SPi进行随机扰动得到SPi+1； 步骤33：将SPi+1输入到第二网络得到新性能参数； 步骤34：判断期望性能参数与新性能参数之间的误差是否小于阈值，如果小于则调用仿真软件根据SPi+1进行全波模拟，否则返回步骤32； 步骤4：调用仿真软件判断结构参数是否满足步骤3中定义的性能参数， 若满足则跳到步骤5； 若不满足则将步骤3中新生成的数据对添加到初始数据集中继续对自适应进化神经网络进行训练； 调用仿真软件判断结构参数是否满足步骤3中定义的性能参数的过程，具体包括下列步骤： 步骤41：调用仿真软件根据SPi和SPi+1进行全波模拟得到真实的性能参数； 步骤42：判断是否满足期望的天线性能参数，如果满足则结束，否则将步骤3中新生成的数据对添加到初始数据集中； 步骤5：重复执行步骤2至步骤4，获得满足期望的天线性能参数的结构参数后，完成天线结构设计。

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