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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114935557B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210518359.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/552；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法是由顏學(xué)俊;陳志恒;盧明輝;丁雷;陳延峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法，所述方法采用機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)利用基于泵浦?探測(cè)技術(shù)的超快激光超聲實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及理論計(jì)算方法獲取的瞬時(shí)反射率的變化數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)集預(yù)處理及特征提取，最后將獲得的特征數(shù)據(jù)集與薄膜材料屬性進(jìn)行對(duì)應(yīng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法實(shí)現(xiàn)對(duì)多層納米薄膜結(jié)構(gòu)的材料屬性的自動(dòng)化預(yù)測(cè)。本發(fā)明適用于多層納米薄膜的材料參數(shù)的檢測(cè)領(lǐng)域，可以快速獲取多層納米薄膜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及光學(xué)、聲學(xué)參數(shù)，檢測(cè)精度高。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多層納米薄膜屬性的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：選用多層納米薄膜材料試樣，利用超快飛秒激光檢測(cè)裝置獲取試樣表面的瞬時(shí)反射率的變化數(shù)據(jù)；通過(guò)理論計(jì)算方法獲取試件的瞬時(shí)反射率的模擬數(shù)據(jù)，達(dá)到對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擴(kuò)充；該過(guò)程包括： S11：采用不同光學(xué)及聲學(xué)性能的多層納米薄膜制備試樣，利用超快飛秒激光搭建泵浦探測(cè)系統(tǒng)探測(cè)試樣的反射率或透射率； S12：記錄試件的實(shí)驗(yàn)參數(shù)作為樣本參數(shù)集，并對(duì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，將調(diào)整后的樣本參數(shù)集輸入至理論計(jì)算程序中，通過(guò)理論計(jì)算方法，獲取瞬時(shí)反射率變化的理論數(shù)據(jù)集； 理論計(jì)算公式如下： 其中，kn是波矢；an、bn是電場(chǎng)常數(shù)；是材料的光彈系數(shù)；∈n是介電常數(shù)；u是位移；n為薄膜材料中層序號(hào)； S13：將理論計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，增加數(shù)據(jù)集的多樣性； S14：選取新的試樣進(jìn)行超快光聲探測(cè)，同樣經(jīng)過(guò)S12、S13獲取其瞬時(shí)反射率或折射率數(shù)據(jù)； S2：構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征參數(shù)數(shù)據(jù)集，將經(jīng)過(guò)計(jì)算得到的特征值與多層納米薄膜屬性對(duì)應(yīng)；該過(guò)程包括： S21：計(jì)算各個(gè)試樣的瞬時(shí)反射率變化數(shù)據(jù)的均值，利用零均值化方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行量化處理，獲得零均值化數(shù)據(jù)集； S22：計(jì)算零均值化數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的時(shí)域包絡(luò)，獲得包絡(luò)數(shù)據(jù)集； S23：選擇各個(gè)試樣的包絡(luò)數(shù)據(jù)的時(shí)域特征TDii＝1,2,3,…,15、頻域特征FDjj＝1,2,3,…,6及時(shí)頻特征TFDkk＝1,2,3構(gòu)建特征數(shù)據(jù)集； S24：將提取的特征數(shù)據(jù)集與多層納米薄膜屬性對(duì)應(yīng)； S3：構(gòu)建初始的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試及評(píng)估，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型制作圖形用戶界面，實(shí)現(xiàn)對(duì)多層納米薄膜屬性的自動(dòng)化預(yù)測(cè)；該過(guò)程包括： S31：搭建含m個(gè)隱藏層且每個(gè)隱藏層由n個(gè)神經(jīng)元組成的全連接網(wǎng)絡(luò)，以構(gòu)建初始的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；所述m取值范圍大于2，n的取值遵循以下規(guī)則： 其中，ns是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集樣本數(shù)；ni是輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)；no是輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)；α是任意值變量，取值范圍為2-10； S32：將處理好的包絡(luò)數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集、測(cè)試數(shù)據(jù)集，并將其隨機(jī)輸入網(wǎng)絡(luò)； S33：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練，選用Levenberg-Marquardt函數(shù)作為訓(xùn)練方法，通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集來(lái)比較判斷各參數(shù)下網(wǎng)絡(luò)模型的性能，獲取所需的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)； S34：對(duì)獲得的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行保存，并制作圖形用戶界面，實(shí)現(xiàn)對(duì)多層納米薄膜屬性的自動(dòng)化預(yù)測(cè)。

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