探讨利用机器学习方法预测 PINMAP 封装的辐射。首先，为解决全波仿真方法在计算封装电磁辐射时的时效性问题，构建的卷积神经网络（CNN）模型在 5 GHz 以上频率实现了小于 2% 的平均相对误差，且预测时间达到毫秒级，显著提高了封装远场辐射的计算效率。其次，为了解决封装设计中的辐射抑制问题，引入了逆向结构设计网络以达到辐射预期。该网络融合逆向 Transformer 与正向 CNN 的级联架构，优化了网络的收敛性和预测准确性。最后，开发了一种接地焊球位置优化方案来优化封装结构并抑制辐射，通过微调接地焊球的位置，设计了多个新的封装模型，并使用已训练的 CNN 模型进行辐射预测，从而选出辐射抑制效果最佳的优化模型。并通过实例分析验证了这些方法的有效性，这两种辐射抑制技术在缓解越来越小型化的电子设备的电磁兼容问题上具有广泛的应用前景。

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