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摘要：本发明公开了一种用于激光诱导石墨烯的激光参数组合自动预测方法，涉及电磁屏蔽材料领域。通过获取预设的目标电磁屏蔽效能数据；获取预先经过训练的串联网络，串联网络用于根据电磁屏蔽效能数据确定预测激光参数组合；根据预测激光参数组合输出预测电磁屏蔽效能数据；将目标电磁屏蔽效能数据输入串联网络，得到目标电磁屏蔽效能数据对应的预测激光参数组合，并通过该预测激光参数组合实现激光诱导石墨烯。本发明采用机器学习技术构建串联网络，串联网络可以基于设定的电磁屏蔽效能预测出对应的激光参数组合，提高了高价值激光参数组合的发现效率；还可以基于预测激光参数组合预测出对应的电磁屏蔽效能，检验预测激光参数组合的准确性和可靠性。

主权项：1.一种用于激光诱导石墨烯的激光参数组合自动预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设的目标电磁屏蔽效能数据；获取预先经过训练的串联网络，其中，所述串联网络用于：根据电磁屏蔽效能数据，确定预测激光参数组合；根据预测激光参数组合，输出对应的预测电磁屏蔽效能数据；将所述目标电磁屏蔽效能数据输入所述串联网络，得到所述目标电磁屏蔽效能数据对应的预测激光参数组合，并通过该预测激光参数组合实现激光诱导石墨烯；所述串联网络包括：逆设计网络，用于根据电磁屏蔽效能数据，确定预测激光参数组合；正向预测网络，用于根据预测激光参数组合，确定预测电磁屏蔽效能数据；所述正向预测网络为预训练的网络，所述逆设计网络为基于预训练的所述正向预测网络进行逆向推导得到的网络；所述逆设计网络包括若干隐藏层，每一隐藏层包括多个神经元；所述预测激光参数组合从界面层中获得，所述界面层位于所述逆设计网络的隐藏层的输出和所述正向预测网络的输入之间；所述串联网络的训练方法包括：获取训练数据，其中，所述训练数据包括实际激光参数组合和所述实际激光参数组合对应的实际电磁屏蔽效能数据；将所述实际电磁屏蔽效能数据输入所述串联网络，得到所述训练数据对应的预测激光参数组合和预测电磁屏蔽效能数据；根据所述实际激光参数组合和所述训练数据对应的所述预测激光参数组合的差值，确定参数预测更新值；根据所述实际电磁屏蔽效能数据和所述训练数据对应的所述预测电磁屏蔽效能数据的差值，确定效能预测更新值；当所述实际电磁屏蔽效能数据大于所述训练数据对应的所述预测电磁屏蔽效能数据时，所述参数预测更新值为参数预测损失值，所述效能预测更新值为效能预测损失值；获取预先构建的参数预测损失值与干扰值的映射关系；根据当前的参数预测损失值和所述映射关系，确定目标干扰值；将所述效能预测损失值减去所述目标干扰值，得到修正效能预测损失值；根据所述参数预测损失值和所述修正效能预测损失值，对所述串联网络进行网络参数更新；当所述实际电磁屏蔽效能数据小于或者等于所述训练数据对应的所述预测电磁屏蔽效能数据时，所述效能预测更新值为效能预测奖励值；根据所述参数预测更新值和所述效能预测奖励值的加权和对所述串联网络进行网络参数更新，其中，所述效能预测奖励值的权重大于所述参数预测更新值的权重。

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