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龙图腾网恭喜四川省工程装备设计研究院有限责任公司申请的专利采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的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：CN119577428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510128865.4，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法是由陈子荣;潘海东;朱湛;杨帆设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及射频四极加速器技术领域，特别涉及采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法，包括通过预先设置电场探针和霍尔传感器采集射频四极加速器中的电场信号、磁场信号和电磁场分布；对采集到的电场信号和磁场信号进行去噪、去趋势、归一化和平滑处理，以提高信号质量和后续分析的准确性；对采集的电场信号进行小波变换分析，提取电场特征参数，对采集的磁场信号进行小波变换分析，提取磁场特征参数。本发明采用小波变换与支持向量机相结合的方法，能够充分发挥小波变换在多尺度信号分析和噪声抑制方面的优势，同时利用SVM的强大分类和回归能力，显著提高射频四极加速器电磁场分布预测的精度、效率、鲁棒性和适应性。

本发明授权采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法在权利要求书中公布了：1.采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法，其特征在于，包括：通过预先设置电场探针和霍尔传感器采集射频四极加速器中的电场信号、磁场信号和电磁场分布；对采集到的电场信号和磁场信号进行去噪、去趋势、归一化和平滑处理；对采集的电场信号进行小波变换分析，提取电场特征参数，对采集的磁场信号进行小波变换分析，提取磁场特征参数；通过分析电场特征参数和磁场特征参数中的所有特征参数的相关性，去除冗余特征参数，保留与电磁场分布预测相关紧密的特征参数，标记为特定特征数据；将一组特定特征数据与对应的电磁场分布转换为对应的一组训练数据，获取m组训练数据，基于训练数据训练预测射频四极加速器电磁场分布的机器学习模型，采集实时的射频四极加速器的特定特征数据，基于训练完成的机器学习模型预测出电磁场分布，所述机器学习模型是支持向量机回归模型。

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四川省工程装备设计研究院有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区天府新区兴隆街道集萃街619号4号楼13层1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”。