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龙图腾网恭喜江苏硕项湖科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的电子元件性能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：CN119557651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510127745.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于人工智能的电子元件性能预测方法及系统是由车功设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电子元件性能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理的技术领域，公开了一种基于人工智能的电子元件性能预测方法及系统。本发明首先获取电子元件的结压降和基区压降，使用接触压降检测法计算接触压降，计算电子元件正向压降，记为第一电子元件性能影响因素；再建立灰色模型，再对灰色模型进行残差修正，得到修正后的灰色模型函数，使用BP神经网络对电子元件电阻进行预测，将预测电阻代入修正后的灰色模型函数中，得到电子元件寿命，记为第二电子元件性能影响因素；再对第一电子元件性能影响因素和第二电子元件性能影响因素通过区间算法和归一化处理后，得到最终电子元件性能影响因素集合；最后使用Elman神经网络，实现对电子元件性能预测。

本发明授权一种基于人工智能的电子元件性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电子元件性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取电子元件的结压降和基区压降，使用接触压降检测法计算接触压降，建立电子元件正向压降模型，计算电子元件正向压降，记为第一电子元件性能影响因素；S2、对电子元件寿命矩阵中的样本数据进行模型化处理后建立灰色模型，再对灰色模型进行残差修正，得到修正后的灰色模型函数，使用BP神经网络对电子元件电阻进行预测，将预测电阻代入修正后的灰色模型函数中，得到电子元件寿命，记为第二电子元件性能影响因素；S3、将所述第一电子元件性能影响因素和第二电子元件性能影响因素通过区间算法和归一化处理后，得到最终电子元件性能影响因素集合；S4、最终电子元件性能影响因素集合分成样本训练集和样本测试集，将样本训练集输入Elman神经网络中进行训练，得到训练好的Elman神经网络，样本测试集验证训练好的Elman神经网络，实现对电子元件性能预测。

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