公开(公告)号：CN117875778A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410045086.3

申请日：2024-01-11

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周金柱 ,  樊国壮 ,  高达林 ,  甘宇鹏 ,  林强强 ,  康乐

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F30/27 ,  G06F30/367 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06F119/16

Abstract: 本发明提供了一种基于融合模型的微波组件质量管控方法、设备及存储介质。应用于电子制造及测试技术领域，所述方法包括：基于微波组件物理模型、参数化降阶数据模型、基学习器，采用集成学习法，构建混合模型；基于微波组件生产过程的非结构化文本数据，利用知识图谱技术，构建微波组件的知识图谱模型；基于微波组件的知识图谱模型，对混合模型进行审查和验证，生成微波组件物理‑数据‑知识融合模型；基于微波组件物理‑数据‑知识融合模型，进行微波组件质量管控。以此方式，可以实现微波组件制造质量高准确度实时预测及在线调测。

公开(公告)号：CN115859085A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211588818.0

申请日：2022-12-09

Applicant: 西安电子科技大学 ,  中国电子科技集团公司第十研究所

Inventor： 周金柱 ,  林强强 ,  赵晓虎 ,  陈凤 ,  阎德劲 ,  刘法 ,  康乐 ,  周阳明

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入微波滤波器故障诊断的性能调试方法，首先，构建由复数卷积编码子网络和复数反卷积解码子网络级联的导纳参数特征提取网络，而后结合待诊断和调试的微波滤波器结构构建图卷积反演网络，生成导纳参数训练集和散射参数训练集，最后交替训练导纳参数特征提取网络和图卷积反演网络，对微波滤波器进行故障诊断和调试。本发明是一种无监督模型，降低了采集大量数据集的难度；且在故障诊断和调试过程中，无需任何迭代优化过程，可节约大量的诊断调试时间；结合滤波器的物理结构构建的模型，可用于任意结构的微波滤波器故障诊断和调试，具有更高的适用性。