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龙图腾网获悉乐山京隆石英玻璃制品有限公司申请的专利一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法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：CN119989874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411975832.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法是由祝立君设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法在说明书摘要公布了：本申请属于坩埚涂层优化技术领域，涉及一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法；本发明通过采集涂层材料数据、表面处理环境数据、涂层工艺数据以及性能测试数据，并将性能测试数据作为训练集的真实结果标签，对采集的数据进行去噪、缺失值处理和归一化，通过皮尔逊相关系数以及主成分分析法，筛选出一组关键性特征，减少了数据维度，同时保留了影响涂层性能的主要信息，使得深度神经网络模型得以训练，并通过模型预测涂层性能，基于预测的涂层性能，采用粒子群优化算法对涂层工艺参数进行优化，能够有效地搜索最优参数组合，避免了传统优化方法的盲目性和高成本，形成了一个闭环的智能化涂层优化流程，显著提高了涂层工艺的优化效率和性能。

本发明授权一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法在权利要求书中公布了：1.一种石英坩埚表面处理的智能化涂层优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集石英坩埚表面处理过程中的涂层材料数据、表面处理环境数据、涂层工艺数据以及性能测试数据，将所述性能测试数据作为训练集数据的真实结果标签； 步骤2：对采集的数据进行去噪，以及缺失值识别和填充，最后进行数据归一化处理； 步骤3：基于预处理后的数据采用皮尔逊相关系数以及主成分分析法进行特征筛选，得到一组关键性特征； 对于一个样本中一个特征数据存在多个测量点的数据，所述皮尔逊相关系数进行特征筛选的步骤如下： 基于权重因子和平滑因子计算特征与目标变量之间的皮尔逊相关系数： 式中：rxyj表示第j个特征变量与目标变量之间的平滑后的皮尔逊相关系数；表示第i个样本的第j个特征变量平均值；表示表示所有样本中第j个特征变量的平均值；yi表示第i个样本的目标变量的值；表示所有样本的目标变量平均值；wij表示表示第i个样本的第j个特征变量的平均权重因子；αij表示第i个样本的第j个特征变量的平均平滑因子； 其中平滑因子的计算公式如下： 式中：αik表示第i个样本的第j个特征的第k个测量值的平滑因子；residualik表示第i个样本的第j个特征的第k个测量值相对于该样本的第j个特征变量平均值的残差；median|residualsi|表示第i个样本的特征变量测量值残差绝对值的中位数；e表示自然对数的底数；M表示第i个样本中第j个特征变量的测量值数量； 权重因子的计算公式如下： 式中：wik表示第i个样本的第j个特征的第k个测量值的权重因子；xik表示第i个样本的第j个特征的第k个测量值的特征数据值；variancexik表示第i个样本的第j个特征的第k个测量值的特征数据方差；meanvariancexj表示所有样本的第j个特征的数据方差的平均值； 基于计算出的皮尔逊相关系数的绝对值从高到低进行排序，选择前k个皮尔逊相关系数所对应的特征作为主成分分析的输入； 对于一个样本中一个特征数据只存在一个测量值时，皮尔逊相关系数的计算方式如下： 式中：rxy表示特征x与目标变量y之间的皮尔逊相关系数；xi表示第i个样本的特征值；yi表示第i个样本的目标变量值；表示特征x所有样本的均值；表示目标变量y的所有样本均值；N表示样本的数量； 基于计算出的皮尔逊相关系数的绝对值从高到低进行排序，选择前k个皮尔逊相关系数所对应的特征作为主成分分析的输入； 步骤4：基于得到的关键性特征对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络，基于训练好的深度神经网络得到涂层性能； 步骤5：基于预测的涂层性能采用粒子群优化算法对涂层工艺参数进行优化，得到最优的涂层工艺参数组合。

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