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龍圖騰網獲悉靈寶寶鑫電子科技有限公司申請的專利基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法、系統及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120031191B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510098219.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法、系統及設備是由樊斌鋒;楊鋒;裴曉哲;王斌;姬琳;馮丹鶴;程潔瓊;張珅;何佳佳;鄒萌青設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法、系統及設備，包括收集全部銅箔制備設備的歷史制備數據、歷史質量數據和概率值作為第一樣本數據，目標對象的歷史實時制備數據和歷史實時質量數據作為第二樣本數據，分別對第一模型和第二模型進行訓練，周期性采集目標對象的實時制備數據，輸入第一模型獲取第一預測結果和概率值，輸入第二模型獲取第二預測結果，再結合第三模型獲取目標預測結果，當目標預測結果與銅箔制備標準差值大于預設值時，調節制備數據獲取最佳制備參數。本發明解決了銅箔制備設備投入時間不夠長時，樣本數據不足導致工藝優化參數精度低的問題，達到了提高生產過程中工藝優化參數精度的效果。

本發明授權基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的銅箔制備工藝優化方法，其特征在于，所述方法包括： 收集全部銅箔制備設備在銅箔制備過程中的第一樣本數據，并對所述第一樣本數據進行預處理，并基于預處理后的所述第一樣本數據對第一模型進行訓練，其中，所述第一樣本數據包括歷史制備數據及對應的歷史質量數據和所述歷史質量數據的概率值； 還收集目標對象的第二樣本數據，并基于預處理后的所述第二樣本數據對第二模型進行訓練,所述第二樣本數據包括目標對象的歷史實時制備數據和對應的歷史實時質量數據； 周期性采集所述目標對象的實時制備數據，將所述實時制備數據輸入所述第一模型獲取第一預測結果和對應的概率值，還將所述實時制備數據輸入所述第二模型獲取第二預測結果，根據所述第一預測結果及對應的概率值、所述第二預測結果及第三模型獲取所述目標對象預設時間段內的目標預測結果； 在所述目標預測結果與銅箔制備標準之間的差值大于預設差值時，通過模擬制備數據并基于所述第一模型、所述第二模型和所述第三模型獲取最佳制備參數； 目標預測結果的獲取，包括： 通過周期性的采集目標對象的所述實時制備數據，將所述實時制備數據輸入所述第一模型，并獲取所述第一預測結果和所述第一預測結果的概率值，還將所述實時制備數據輸入所述第二模型，獲取第二預測結果； 在所述第一預測結果的概率值大于等于設定閾值時，根據所述概率值將所述第一預測結果和所述第二預測結果進行加權獲取所述目標預測結果，其中所述概率值越大，所述第一預測結果的權重越大，所述第二預測結果的權重越小； 在所述第一預測結果的概率值小于所述設定閾值時，將所述實時制備數據、所述第一預測結果和所述第二預測結果輸入所述第三模型獲取目標預測結果。

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