[发明专利]一种基于深度学习和坩埚下降法的氧化镓制备方法及系统在审
| 申请号： | 202011639109.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112734009A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 齐红基;王晓亮;张龙;陈端阳 | 申请（专利权）人： | 杭州富加镓业科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;C30B11/00;C30B29/16 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 谢松 |
| 地址： | 311400 浙江省杭州市富*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于深度学习和坩埚下降法的氧化镓制备方法及系统，预测方法包括：获取氧化镓单晶的制备数据；制备数据包括：籽晶数据、环境数据以及控制数据；对制备数据进行预处理，得到预处理的制备数据；将预处理的制备数据输入训练好的神经网络模型，通过训练好的神经网络模型得到氧化镓单晶对应的预测性质数据。先将制备数据进行预处理，得到预处理的制备数据，将预处理的制备数据输入训练好的神经网络模型，得到氧化镓单晶对应的预测性质数据，通过训练好的神经网络模型对氧化镓单晶的性能进行预测，调整制备数据得到需要的氧化镓单晶的性能，使得氧化镓单晶的性能得到优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 坩埚 下降 氧化 制备 方法 系统 | ||
【主权项】：
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