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龙图腾网获悉成都德芯数字科技股份有限公司申请的专利射频电源匹配器的匹配算法构建方法及装置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：CN121637099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610155154.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权射频电源匹配器的匹配算法构建方法及装置是由邹志辉设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本射频电源匹配器的匹配算法构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供射频电源匹配器的匹配算法构建方法及装置，其中所述射频电源匹配器的匹配算法构建方法包括：构建与实际匹配器模型相同的理想模型，并基于所述理想模型建立神经网络模型；基于离线监督的方式对所述神经网络模型进行训练，并将训练结果加载至实际匹配器；收集所述实际匹配器在实际工控下的交互数据，并基于所述交互数据微调所述神经网络模型，得到目标匹配算法。摆脱对精确数学模型的依赖，适应匹配器及负载的非线性特性，并且融合离线训练与线上优化，使模型既能基于理想数据快速收敛，又能适配实际工控场景的复杂工况，通过高效的微调机制，提升模型对动态负载变化的适应性，同时保证算法的实时性与稳定性。

本发明授权射频电源匹配器的匹配算法构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种射频电源匹配器的匹配算法构建方法，其特征在于，包括： 构建与实际匹配器模型相同的理想模型，并基于所述理想模型建立神经网络模型，具体的，确定实际匹配器中第一电容对应的第一初始位置，第二电容对应的第二初始位置，以及初始反射系数；根据所述初始反射系数确定初始反射系数实部与初始反射系数虚部；将所述第一初始位置、所述第二初始位置、所述初始反射系数实部与所述初始反射系数虚部作为输入，将所述实际匹配器匹配后所述第一电容对应的第一匹配位置，以及所述第二电容对应的第二匹配位置作为输出，构建所述神经网络模型； 基于离线监督的方式对所述神经网络模型进行训练，并将训练结果加载至实际匹配器，具体的，通过理想模型的仿真接口，批量设置第一电容、第二电容的初始位置，设置要求覆盖其调节范围的所有可能值，采用均匀采样或随机采样方式，采样精度与实际匹配器一致，同时设置不同的初始负载阻抗，设置要求对应不同的初始反射系数，覆盖实际工控场景中出现的阻抗范围，包括轻度失配、中度失配、重度失配场景；针对每组初始参数，理想模型通过电路仿真计算得到最优的第一匹配位置与第二匹配位置，即使得反射系数绝对值最小的位置，若存在多个最优解，选择调节行程最短的解，并记录对应的初始反射系数实部、虚部，形成一组完整的训练样本；训练样本分为训练集、验证集和测试集，将训练集样本输入构建的神经网络模型，通过优化器最小化损失函数，迭代更新包含权重、偏置的模型参数；每迭代一定次数，以计算验证集损失值、匹配精度的方式，利用验证集评估模型性能，若验证集损失值连续多轮不再下降，或模型在测试集上的匹配精度达到预设阈值，则停止训练，保存训练后的模型参数，将训练后的模型参数通过实际匹配器的控制接口加载至匹配器的嵌入式控制器或边缘计算模块，完成模型的部署； 收集所述实际匹配器在实际工控下的交互数据，并基于所述交互数据微调所述神经网络模型，得到目标匹配算法，具体的，根据初始状态、初始调节动作以及奖励系数，构建惩罚奖励机制；基于所述交互数据，通过所述惩罚奖励机制，对所述神经网络模型进行微调。

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