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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测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：CN114626296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210229275.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法是由李新波;李卓;刘昕宇;冯伟嘉;户健;王旺;关博;陈子易;崔浩;孙晓东;石屹然设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，属于电磁辐射响应波形预测领域，该方法通过确定影响线缆电磁脉冲辐射响应波形的物理因素，通过对物理因素进行大量取样，经过全波仿真得到取样点的输出波形，将仿真数据分为训练集、验证集与测试集，构建基于一维残差注意力CNN的网络模型，用仿真数据对其进行训练、验证和测试，将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁脉冲辐射响应预测模型；将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁脉冲辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果。实现更能反映实际情况的高功率微波辐照下线束响应波形的快速预测。

本发明授权基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法在权利要求书中公布了：1.基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建线缆电磁辐射响应预测数据集①选择影响线缆电磁脉冲响应波形的物理因素作为输入变量，线缆的电磁脉冲响应波形作为输出变量；②在输入变量集中选取样本点；③采用全波仿真算法计算得到每个样本点上线缆的耦合电压、电流波形；④将每个样本点与该样本点对应的耦合电压波形组合在一起，构建数据集；并将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤2：构建一维残差注意力CNN网络模型，该网络模型包括卷积层、批量量归一化层、ReLU激活函数层、五个残差注意力模块以及最大池化层；步骤3：利用训练集对一维残差注意力CNN网络模型进行训练，并用验证集对每一轮训练后的网络模型进行验证；将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁辐射响应预测模型；步骤4：将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果；所述步骤①中影响线缆电磁响应波形的物理因素包括传输线参数、激励源参数以及激励源波形，其中传输线参数包括线缆长度和线缆距接地平面高度，激励源参数包括瞬态电场峰值、中心频率、入射角、极化角和方位角；所述步骤②在输入变量集中选取样本点的过程为：在极化角、入射角、方位角、激励源的瞬态电场峰值以及激励源的中心频率的变化范围内均匀采样，其中极化角变化范围为，入射角变化范围为，方位角变化范围为，激励源的瞬态电场峰值的变化范围为，激励源的中心频率的变化范围为。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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”。