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公开(公告)号：CN115831263A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211418674.4
申请日：2022-11-14
Applicant: 上海大学 , 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 本发明涉及一种优化电解精炼高纯铟产品合格率的方法及系统，属于高纯度金属产品质量控制和优化领域。采用统计机器学习方法建立高纯铟产品质量预测模型，利用高纯铟产品质量预测模型预测高纯铟产品是否合格，并在不合格时优化原料成分占比和/或电解槽工艺参数。本发明利用统计机器学习方法优化电解精炼高纯铟产品合格率，保证了电解精炼产品的稳定性。
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公开(公告)号：CN114934198B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210487994.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 一种基于机器学习优化真空蒸馏制备高纯铟的方法，选择电解法制得的5N铟为原料，用真空蒸馏炉进行真空蒸馏两次提纯；根据两次提纯得到的工艺参数，构建高纯铟实验数据库，然后利用机器学习方法辅助解析真空蒸馏过程，建立多因素耦合的机器学习模型，预测产品质量并优化一定范围内的实验工艺参数，达到优化高纯铟真空蒸馏提纯工艺的目标。本发明借助机器学习方法，建立真空蒸馏优化模型，通过数据库数据，检验真空蒸馏模型准确性，预测并优化真空蒸馏实验工艺参数，实现高纯铟真空蒸馏提纯工艺优化，可提高高纯铟纯度，固化生产工艺参数，增强生产可控性，提高生产效率，为半导体行业提供优质的高纯金属材料。
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公开(公告)号：CN114807635A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210489018.7
申请日：2022-05-06
Applicant: 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 基于机器学习的多通道阵列式定向凝固制备高纯铟的方法，示以电解法制得5N铟作为原料，将原料放入真空室进行阵列式多通道定向凝固提纯，得到均匀排列的6N及以上高纯铟产品。本发明结合机器学习方法，建立了多种机器学习预测模型，通过十折交叉验证评估模型的准确性，对比评价不同机器学习模型，筛选出最佳的机器学习模型，预测高纯铟定向凝固的最佳实验参数范围，更快实现高纯铟定向凝固的工艺参数优化，具有选择性高、提纯效率高、可控性强的优点，能够为半导体行业提供优质的高纯金属材料。
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公开(公告)号：CN114807635B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210489018.7
申请日：2022-05-06
Applicant: 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 基于机器学习的多通道阵列式定向凝固制备高纯铟的方法，示以电解法制得5N铟作为原料，将原料放入真空室进行阵列式多通道定向凝固提纯，得到均匀排列的6N及以上高纯铟产品。本发明结合机器学习方法，建立了多种机器学习预测模型，通过十折交叉验证评估模型的准确性，对比评价不同机器学习模型，筛选出最佳的机器学习模型，预测高纯铟定向凝固的最佳实验参数范围，更快实现高纯铟定向凝固的工艺参数优化，具有选择性高、提纯效率高、可控性强的优点，能够为半导体行业提供优质的高纯金属材料。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114934198A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210487994.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 云南锡业集团(控股)有限责任公司研发中心
Abstract: 一种基于机器学习优化真空蒸馏制备高纯铟的方法，选择电解法制得的5N铟为原料，用真空蒸馏炉进行真空蒸馏两次提纯；根据两次提纯得到的工艺参数，构建高纯铟实验数据库，然后利用机器学习方法辅助解析真空蒸馏过程，建立多因素耦合的机器学习模型，预测产品质量并优化一定范围内的实验工艺参数，达到优化高纯铟真空蒸馏提纯工艺的目标。本发明借助机器学习方法，建立真空蒸馏优化模型，通过数据库数据，检验真空蒸馏模型准确性，预测并优化真空蒸馏实验工艺参数，实现高纯铟真空蒸馏提纯工艺优化，可提高高纯铟纯度，固化生产工艺参数，增强生产可控性，提高生产效率，为半导体行业提供优质的高纯金属材料。
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公开(公告)号：CN112133383B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010850235.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传符号回归预测钙钛矿比表面积的方法，利用计算机系统，从文献中收集钙钛矿的化学成分，制备工艺参数以及其对应的比表面积实验数据；随机划分建模集和测试集并进行标准化；采用遗传符号回归算法搜索新变量；使用岭回归方法以新变量数据进行建模，并测试模型在测试集上的效果；根据建立的岭回归预测模型，快速预测钙钛矿材料的比表面积。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建钙钛矿材料比表面积的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点；模型的可解释性强——模型提供了因变量钙钛矿比表面积与自变量之间的数学表达式，能够清晰反映工艺参数和原子参数对比表面积的影响，有助于指导高比表面积钙钛矿的合成。
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公开(公告)号：CN112133383A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010850235.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传符号回归预测钙钛矿比表面积的方法，利用计算机系统，从文献中收集钙钛矿的化学成分，制备工艺参数以及其对应的比表面积实验数据；随机划分建模集和测试集并进行标准化；采用遗传符号回归算法搜索新变量；使用岭回归方法以新变量数据进行建模，并测试模型在测试集上的效果；根据建立的岭回归预测模型，快速预测钙钛矿材料的比表面积。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建钙钛矿材料比表面积的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点；模型的可解释性强——模型提供了因变量钙钛矿比表面积与自变量之间的数学表达式，能够清晰反映工艺参数和原子参数对比表面积的影响，有助于指导高比表面积钙钛矿的合成。
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公开(公告)号：CN112131706B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202010848989.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G01N25/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种岭回归快速预测低熔点合金熔点的方法，利用计算机系统，从文献中查找低熔点合金的化学式以及熔点实验值，作为数据集样本；根据合金的元素组分及villars原子参数计算低熔点合金的部分原子参数的平均值、差值数据，再使用公式计算出五个描述符作为自变量；将数据集随机地划分为训练集与测试集；运用目标变量以及标准化后的自变量，使用岭回归通过训练集样本建立低熔点合金熔点的预报模型，并给出非标准化岭回归方程；根据建立的低熔点合金熔点的快速预报模型，快速预报测试集样本的熔点。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建低熔点合金熔点的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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公开(公告)号：CN112131706A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010848989.7
申请日：2020-08-21
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G01N25/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种岭回归快速预测低熔点合金熔点的方法，利用计算机系统，从文献中查找低熔点合金的化学式以及熔点实验值，作为数据集样本；根据合金的元素组分及villars原子参数计算低熔点合金的部分原子参数的平均值、差值数据，再使用公式计算出五个描述符作为自变量；将数据集随机地划分为训练集与测试集；运用目标变量以及标准化后的自变量，使用岭回归通过训练集样本建立低熔点合金熔点的预报模型，并给出非标准化岭回归方程；根据建立的低熔点合金熔点的快速预报模型，快速预报测试集样本的熔点。本发明基于可靠的文献数据和建模方法，所建低熔点合金熔点的预报模型具有简便快捷、低成本、无污染等优点。
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