基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品

本发明提供一种基于深度学习确定散射参数的方法、装置、介质及产品，其中，该方法包括以下步骤：获取对待测器件和测试夹具整体测量得到的待处理散射参数；将待处理散射参数输入预先训练的参数优化模型，参数优化模型训练时引入物理约束框架确保预测结果符合因果性、稳定性和无源性等物理规律，采用物理约束损失函数和频率自适应加权策略；获取参数优化模型输出的与待处理散射参数对应的等效模型；根据等效模型得到待处理散射参数对应的目标散射参数。本发明通过引入物理约束框架，有效解决了传统2xthru去嵌方法在高频区域(特别是S11>S21时)的数值不稳定性和精度问题，同时确保结果的物理合理性和稳定性。