公开(公告)号：CN118607377A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410775316.1

申请日：2024-06-17

申请人： 淮阴工学院 ,  有研工程技术研究院有限公司

发明人： 王威 ,  俞扬信 ,  刘蔚 ,  于庆河 ,  任珂 ,  林岳宾 ,  马甲林 ,  周洋 ,  陆军 ,  徐凯 ,  唐悦平 ,  贺成爽

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06N20/10

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的工艺设计方法、系统和设备，方法包括：构造初始数据集；利用聚类算法对初始数据集的异常数据进行清洗，对清洗后的初始数据集进行缩放处理；针对处理后的数据集，筛选出特征，同时进行数据降维，得到降维后的数据集；将降维后的数据集预设比例划分为训练集和测试集，利用训练集训练预选的若干种机器学习算法模型，评估并选取预测耐蚀性最好的算法模型作为工艺设计模型；根据工艺设计模型，设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层的工艺；本发明为设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层工艺提供了基于数据驱动的、高通量、面向性能的高效设计方法。