用于微波滤波器优化设计的双代理主动学习方法、系统、电子设备及介质

本发明公开了用于微波滤波器优化设计的双代理主动学习方法、系统、电子设备及介质，方法如下：S1、确定微波滤波器设计参数及PSO算法参数，用PSO生成初始种群，对初始个体进行全频带电磁仿真，构建高保真数据集，构建并完成双代理模型的预训练；S2、利用MLP对微波滤波器候选个体进行预测与初步筛选，选取设定量潜在优越个体进行半频带电磁仿真，并结合频域外推模型重建全频带响应并计算性能指标，选择性能最优个体进行全频带高保真仿真，更新当前全局最优个体，判断是否满足终止条件，若是，输出最优设计参数，否则进入S3；S3、将每一代中新获得的微波滤波器全频带高保真仿真样本加入数据集；基于新增高保真样本对双模型进行微调更新，后返回S2。