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龙图腾网获悉贵州大学;深圳市久盟电子科技有限公司申请的专利基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化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：CN121722227B 。

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：202610228226.X，技术领域涉及：G06F1/30；该发明授权基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统是由邹赛;薛程设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统，通过对计算机电源输出端纹波信号进行时域‑频域联合采集解析，生成时域‑频域联合纹波频谱特征映射及电源工作状态关联信息，将二者输入纹波对抗式生成网络，生成虚拟补偿纹波信号，与负载动态波动时序信息输入负载‑纹波动态关联模型，生成负载适配型实时补偿波形，同电源输出能效时序反馈信息与纹波残留监测信息输入纹波对抗式生成网络进行分层迭代优化，基于权重优化后的纹波对抗式生成网络，联动电源输出纹波实时监测链路构建纹波抑制自适应调节链路，迭代调整负载适配型实时补偿波形的相位、幅度及时序配置信息。本发明可以提升计算机电源纹波干扰抑制的稳定性与适配性。

本发明授权基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的计算机电源纹波干扰抑制优化方法，其特征在于，所述方法包括： 对计算机电源输出端纹波信号进行时域-频域联合采集解析，同步关联电源工作状态信息进行频谱特征增强，生成时域-频域联合纹波频谱特征映射及电源工作状态关联信息； 将所述时域-频域联合纹波频谱特征映射及电源工作状态关联信息输入纹波对抗式生成网络，通过其中的特征编码支路与补偿信号生成支路协同交互，结合跨支路注意力融合机制进行相位反向调制与幅度自适应校准，生成相位反向校准的虚拟补偿纹波信号； 将所述虚拟补偿纹波信号与实时采集的负载动态波动时序信息输入负载-纹波动态关联模型，通过纹波特性与负载波动的关联性匹配调整补偿信号时序配置信息，生成负载适配型实时补偿波形； 获取电源输出能效时序反馈信息与纹波残留监测信息，将二者与所述负载适配型实时补偿波形协同输入纹波对抗式生成网络，基于双目标优化准则对网络内部权重进行分层迭代优化，得到权重优化后的纹波对抗式生成网络；具体地，将协同输入信息输入权重优化层的目标分解子层，基于双目标优化准则分解得到两个优化目标，分别对应能效优化目标和纹波残留优化目标；将能效优化目标输入所述权重优化层的第一优化子层，对网络内部与能效相关的权重进行迭代优化，调整特征编码支路中与能效信息相关的权重，得到第一部分优化权重；将纹波残留优化目标输入权重优化层的第二优化子层，对网络内部与纹波残留相关的权重进行迭代优化，调整补偿信号生成支路中与纹波残留相关的权重，得到第二部分优化权重； 基于所述权重优化后的纹波对抗式生成网络，联动电源输出纹波实时监测链路构建纹波抑制自适应调节链路，通过纹波残留监测信息持续启动反馈校准，迭代调整负载适配型实时补偿波形的相位、幅度及时序配置信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学;深圳市久盟电子科技有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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