随着现代通信和电子技术的飞速发展，射频器件作为关键组件，其性能对系统整体性能起着决定性作用。传统射频器件建模与仿真方法在效率和精度上存在局限，难以满足日益增长的需求。本研究提出深度学习驱动的射频器件参数化建模与仿真加速方法，通过选用合适的深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，构建模型结构以提取射频器件特征并实现参数化表示，同时优化仿真流程，减少不必要计算环节。实验结果表明，该方法显著节省了计算资源与时间，有效提升了仿真效率。研究成果为射频领域提供了新的技术思路，有望推动射频器件设计与应用的进一步发展。
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