[发明专利]一种基于深度学习和热交换法的导电型氧化镓制备方法在审
| 申请号： | 202011641376.2 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112853468A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 齐红基;王晓亮;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： | C30B11/00 | 分类号： | C30B11/00;C30B29/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 徐凯凯 |
| 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热交换法的导电型氧化镓制备方法，预测方法包括：获取导电型氧化镓单晶的制备数据；制备数据包括：籽晶数据、环境数据、控制数据以及原料数据；控制数据包括：籽晶冷却介质流量，原料数据包括：掺杂类型数据及导电掺杂浓度；对制备数据进行预处理；将预处理的制备数据输入训练好的神经网络模型，得到导电型氧化镓单晶对应的预测性质数据；所述预测性质数据包括：预测载流子浓度。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，得到导电型氧化镓单晶对应的预测性质数据，通过调整制备数据，可以得到预定载流子浓度的导电型氧化镓。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 热交换 导电 氧化 制备 方法 | ||
【主权项】：
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