[发明专利]一种基于深度学习和提拉法的高阻型氧化镓的质量预测方法、制备方法及系统在审
| 申请号： | 202011642101.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112820360A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 齐红基;陈端阳;赛青林 | 申请（专利权）人： | 杭州富加镓业科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G06N3/04;G06N3/08;C30B15/00;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： | 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： | 本发明公开了一种基于深度学习和提拉法的高阻型氧化镓的质量预测方法、制备方法及系统，质量预测方法包括步骤：获取提拉法制备高阻型氧化镓单晶的制备数据，所述制备数据包括籽晶数据、环境数据以及控制数据，所述环境数据包括掺杂元素类型、掺杂元素浓度；对所述制备数据进行预处理，得到预处理制备数据；将所述预处理制备数据输入训练好的神经网络模型，通过所述训练好的神经网络模型得到所述高阻型氧化镓单晶对应的预测质量数据，所述预测质量数据包括预测电阻率。本发明可通过训练好的神经网络模型对高阻型氧化镓单晶的质量进行预测，因此可以调整制备数据得到预设电阻率的高阻型氧化镓单晶，使得高阻型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 提拉法 高阻型 氧化 质量 预测 方法 制备 系统 | ||
【主权项】：
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