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龙图腾网获悉灵宝宝鑫电子科技有限公司申请的专利基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510098219.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备是由樊斌锋;杨锋;裴晓哲;王斌;姬琳;冯丹鹤;程洁琼;张珅;何佳佳;邹萌青设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备，包括收集全部铜箔制备设备的历史制备数据、历史质量数据和概率值作为第一样本数据，目标对象的历史实时制备数据和历史实时质量数据作为第二样本数据，分别对第一模型和第二模型进行训练，周期性采集目标对象的实时制备数据，输入第一模型获取第一预测结果和概率值，输入第二模型获取第二预测结果，再结合第三模型获取目标预测结果，当目标预测结果与铜箔制备标准差值大于预设值时，调节制备数据获取最佳制备参数。本发明解决了铜箔制备设备投入时间不够长时，样本数据不足导致工艺优化参数精度低的问题，达到了提高生产过程中工艺优化参数精度的效果。

本发明授权基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括： 收集全部铜箔制备设备在铜箔制备过程中的第一样本数据，并对所述第一样本数据进行预处理，并基于预处理后的所述第一样本数据对第一模型进行训练，其中，所述第一样本数据包括历史制备数据及对应的历史质量数据和所述历史质量数据的概率值； 还收集目标对象的第二样本数据，并基于预处理后的所述第二样本数据对第二模型进行训练,所述第二样本数据包括目标对象的历史实时制备数据和对应的历史实时质量数据； 周期性采集所述目标对象的实时制备数据，将所述实时制备数据输入所述第一模型获取第一预测结果和对应的概率值，还将所述实时制备数据输入所述第二模型获取第二预测结果，根据所述第一预测结果及对应的概率值、所述第二预测结果及第三模型获取所述目标对象预设时间段内的目标预测结果； 在所述目标预测结果与铜箔制备标准之间的差值大于预设差值时，通过模拟制备数据并基于所述第一模型、所述第二模型和所述第三模型获取最佳制备参数； 目标预测结果的获取，包括： 通过周期性的采集目标对象的所述实时制备数据，将所述实时制备数据输入所述第一模型，并获取所述第一预测结果和所述第一预测结果的概率值，还将所述实时制备数据输入所述第二模型，获取第二预测结果； 在所述第一预测结果的概率值大于等于设定阈值时，根据所述概率值将所述第一预测结果和所述第二预测结果进行加权获取所述目标预测结果，其中所述概率值越大，所述第一预测结果的权重越大，所述第二预测结果的权重越小； 在所述第一预测结果的概率值小于所述设定阈值时，将所述实时制备数据、所述第一预测结果和所述第二预测结果输入所述第三模型获取目标预测结果。

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