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申请/专利权人：四川宽窄印务有限责任公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习模型的碳点荧光性能检测方法及系统，该方法包括：将碳点溶液的配方参数输入多种机器学习模型；根据机器学习模型的预测结果筛选出预测最准确的机器学习模型；采用预测最准确的机器学习模型进行碳点荧光性能检测。本发明基于现有的机器学习模型进行改进，构建出一种对碳点荧光性能预测效果最优的机器学习模型，通过将碳点溶液的配方参数输入机器学习模型即可获得碳点溶液的荧光强度，通过机器学习模型对碳点的荧光性能进行辅助分析，无需做大量实验检测，能够节省大量人力物力，并且在大大提高了碳点荧光性能的检测效率具有较高的预测精度。
主权项：1.一种基于机器学习模型的碳点荧光性能检测方法，其特征在于，包括：将碳点溶液的配方参数输入多种机器学习模型；根据机器学习模型的预测结果筛选出预测最准确的机器学习模型；采用预测最准确的机器学习模型进行碳点荧光性能检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川宽窄印务有限责任公司 一种基于机器学习模型的碳点荧光性能检测方法及系统
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