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龙图腾网获悉上海大学申请的专利机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备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：CN119181444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411173951.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备方法是由丁鹏;沈雪;张瑜;李雄设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备方法在说明书摘要公布了：本发明属于高分子材料制造技术领域，公开了一种机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备方法，其方法包括：S1建立数据库；S2数据预处理；S3设计基本结构及制备工艺；S4构建并训练机器学习模型；S5模型测试与评估；S6特征重要性分析；S7复合材料的优化设计；S8实验验证。本发明通过运用机器学习算法模型，分析多种因素对功能性聚酰亚胺复合材料性能的影响，评估关键特征影响性能的程度，得到复合材料及其制备工艺，该材料具有功能分层结构，表层作为阻抗匹配层，中间层作为电磁波吸收层，基底层作为反射层，热压后使结构封装完整、提升材料整体的吸波效率和热管理性能，能够满足各种高端电子设备的制造需求。

本发明授权机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备方法在权利要求书中公布了：1.一种机器学习辅助Janus结构的功能性聚酰亚胺复合材料的制备方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立数据库 收集已知的功能性聚酰亚胺复合材料信息，包含分类特征、数值特征和制备工艺，并建立数据库； S2.数据预处理 将分类特征转换为二进制子类别特征“0”和“1”，对数据进行预处理，并按照比例划分为训练集和测试集； S3：设计基本Janus结构及制备工艺 设计包括Janus表层、中间层和基底层的待制备聚酰亚胺复合材料基本结构，再设计复合材料的基本组分、配比和制备工艺，其工艺为：制备出复合材料的各层，然后热压； S4.构建并训练机器学习模型 选择机器学习算法，使用训练集构建机器学习预测模型，将复合材料的特征信息作为输入参数，以评价指标评价机器学习预测模型的精度，采用交叉验证筛选机器学习最佳预测模型； S5.模型测试与评估 利用测试集测试机器学习模型的精度，并采用相关评价指标进行性能评估；通过皮尔逊相关系数分析和验证特征的重要程度，确保模型的准确性和可靠性； S6.特征重要性分析 利用递归特征消除法结合机器学习预测模型，有效识别出关键特征变量，基于皮尔逊相关系数的分析结果，对这些关键特征进行进一步的调整和优化模型参数及特征选择，以精确调整模型并确保最高的预测精度与提高实际应用的价值，获得模型预测结果和关键特征； S7.复合材料的优化设计 利用机器学习辅助优化复合材料选择和结构设计，基于以上步骤所获得的模型预测结果和关键特征，设计具有吸波和导热性能的Janus结构聚酰亚胺复合材料和制备工艺，依据机器学习模型识别的关键特征，确定优化后复合材料的Janus结构、各层组分及配比，以及制备工艺； S8.实验验证 制备Janus结构复合材料样品，并同步制备具有反向特征的对照样品，然后通过对这些样品进行综合性能测试，验证复合材料样品的吸波性能和导热性能，选取其中符合设计要求的，作为优化的功能性聚酰亚胺复合材料。

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