一种基于神经网络的PCB阻抗特性预测评估方法

本发明公开了一种基于神经网络的PCB阻抗特性预测评估方法，包括采集并标准化多批次PCB阻抗样本数据，归一化并清洗多维特征，基于参数归因算法划分特征子空间，并构建具物理先验正则化的多分支神经网络，实现任务特异与协同解耦。通过多任务损失函数协同优化，动态监控模型精度与一致性，输出多任务预测及特征解释。该方案提高了模型在复杂工况下的预测准确性，为PCB设计与工艺优化提供了智能化的数据基础与性能监测能力。