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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119964674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510028516.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法是由张兴旺;邓洪欣设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法。该方法以实验手段制备并测试二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能，得到数据，从数据中选择关键特征参数，构建关键特征参数与紫外屏蔽涂料的性能之间的数据库；采用机器学习方法构建机器学习模型，利用数据库中的数据对模型进行训练，并选择最佳的模型。在应用时，将组成待测涂料的纳米二氧化铈的累计粒径分布、表面改性剂、有机溶剂、氟碳涂料的种类、氟碳涂料与纳米二氧化铈的配比，以及二氧化铈分散液的透光率作为输入并输入至选出的模型，即能预测得到其所涂覆的紫外屏蔽涂层的紫外屏蔽性能与可见光透过性能。从而免去大量的筛选实验，节约时间与经济成本。

本发明授权一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习优化的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料的性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，配置制备纳米二氧化铈颗粒的前驱体溶液，加入沉淀剂通过沉淀法合成纳米二氧化铈沉淀，将沉淀离心、洗涤，得到纳米二氧化铈颗粒；改变制备条件制备多组不同的纳米二氧化铈； S2，各组纳米二氧化铈分别加入表面改性剂后分散于有机溶剂，获得分散性好的纳米二氧化铈颗粒，将纳米二氧化铈的有机溶剂分散液与氟碳涂料进行混合得到复合涂料，采用复合涂料涂覆并通过热处理制备得到多组具有纳米二氧化铈的透明涂层，测试涂层的紫外屏蔽性能与可见光透过性能； S3，将纳米二氧化铈的累计粒径分布、步骤S2中的表面改性剂、有机溶剂、分散液的透光率、氟碳涂料的种类、氟碳涂料与纳米二氧化铈的配比作为特征值，涂层的紫外屏蔽性能与可见光透过性能作为目标变量，建立数据库； S4，基于不同的机器学习方法分别构建机器学习模型，并利用S3的数据库对机器学习模型分别进行训练和交叉验证，得到训练好的机器学习模型；采用得分函数评估机器学习模型，选出拟合效果最好的模型，S5，对于需要进行性能预测的纳米二氧化铈紫外屏蔽涂料，将组成其的纳米二氧化铈的累计粒径分布、表面改性剂、有机溶剂、氟碳涂料的种类、氟碳涂料与纳米二氧化铈的配比，以及二氧化铈分散液的透光率作为输入并输入至S4选出的模型，即能预测得到其所涂覆的紫外屏蔽涂层的紫外屏蔽性能与可见光透过性能。

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