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申请/专利权人：苏州璋驰光电科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的透明陶瓷的激光诱导损伤阈值预测方法及预测模型，首先通过后退火工艺调控微气孔的参数，其次进行系统的激光诱导损伤测试，得到透明陶瓷中微气孔密度、尺寸与激光损伤阈值的关系和数据，进而构建得到的透明陶瓷激光诱导损伤预测机器学习模型，本发明可以解决现有激光损伤测试技术中存在的效率低，成本高，周期长，达不到准确测试描述透明陶瓷的性质的要求等问题。
主权项：1.基于机器学习的透明陶瓷的激光诱导损伤阈值预测方法，其正在于，包括如下步骤：步骤1：利用后退火工艺调控透明陶瓷中微气孔的参数，所述参数包括密度和平均尺寸；得到密度不同，尺寸不同的透明陶瓷；步骤2：对步骤1中的透明陶瓷进行激光诱导损伤测试，得到不同透明陶瓷的激光损伤阈值，将陶瓷的密度和尺寸作为自变量，将激光损伤阈值作为响应变量，将自变量和对应的响应变量为作一组数据组，将若干个数据组组成数据集；将数据集按比例划分为训练集和测试集；步骤3：建立机器学习模型，并根据机器学习模型生成新的训练集，采用新的训练集对机器学习模型进行训练；步骤4：采用训练好的的模型对透明陶瓷的激光损伤阈值进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州璋驰光电科技有限公司 基于机器学习的透明陶瓷的激光诱导损伤阈值预测方法及预测模型
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